這篇文章主要介紹了Python中怎么使用Lambda函數,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
Lambda 函數(也稱為匿名函數)是函數式編程中的核心概念之一。
支持多編程范例的 Python 也提供了一種簡單的方法來定義 lambda 函數。
用 Python 編寫 lambda 函數的模板是:
lambda arguments : expression
它包括三個部分:
· Lambda 關鍵字
· 函數將接收的參數
· 結果為函數返回值的表達式
由于它的簡單性,lambda 函數可以使我們的 Python 代碼在某些使用場景中更加優雅。這篇文章將演示在 Python 中 lambda 函數的5個常見用法,并用有趣的例子來解釋它們。
如果我們只需要一個簡單的函數,lambda 是一個很好的選擇,因為它可以被看作是定義函數的一種更簡單的方法。因此,我們可以給它一個名稱,并像普通函數一樣使用它。
lambda_add_ten = lambda x: x + 10 print(lambda_add_ten(5)) # 15 def add_ten(x): return x + 10 print(add_ten(5)) # 15
如上面的例子所示,add_ten() 和 lambda_add_ten() 方法的結果是相同的,但是 lambda 函數可以使我們的代碼更短更清晰。
如果我們可以將 lambda 函數與 map()、 filter()和 reduce()等高階函數一起使用,那么程序將變得更加優雅。
讓我們來看下面這個問題:
給你一個列表如下,你能打印其中所有的奇數嗎?
numbers = [1, 12, 37, 43, 51, 62, 83, 43, 90, 2020]
這個問題看起來很簡單,但它足以區分初級和高級 Python 開發人員。
初級程序員可能會編寫如下代碼:
odd_number = [] for n in numbers: if n % 2 == 1: odd_number.append(n) print(odd_number) # [1, 37, 43, 51, 83, 43]
它工作正常,沒有任何問題。然而,一個高級 Python 程序員只需要一行代碼就可以做同樣的事情:
print(list(filter(lambda x: x % 2 == 1, numbers))) # [1, 37, 43, 51, 83, 43]
它看起來更優雅,不是嗎?
順便說一下,上面的一行解決方案只是為了展示如何使用 lambda 函數。當然還有其他的單行解決方案,比如列表解析:
odd_numbers = [i for i in numbers if i % 2 == 1]
實際上,在許多情況下,列表內涵函數可能比高階函數與 lambda 函數協作更具可讀性。
一些內置方法具有關鍵的參數,這些參數給我們提供了更多的靈活性。
例如,當我們使用 sorted()或 sort()方法對 Python 中的迭代進行排序時,關鍵參數決定如何比較迭代中的兩個元素。
這里也是 lambda 函數的表演時間。
leaders = ["Warren Buffett", "Yang Zhou", "Tim Cook", "Elon Musk"] print(leaders) # ['Warren Buffett', 'Yang Zhou', 'Tim Cook', 'Elon Musk'] leaders.sort(key=lambda x: len(x)) print(leaders) # ['Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Elon Musk', 'Warren Buffett']
如上所述,如果我們按照每個名稱的長度對 leaders 列表進行排序,一個簡單的方法是向 key 參數傳遞一個 lambda 函數。
另一個常見的使用場景是根據字典的鍵或值對其進行排序。
leaders = {4: "Yang Zhou", 2: "Elon Musk", 3: "Tim Cook", 1: "Warren Buffett"} print(leaders) # {4: 'Yang Zhou', 2: 'Elon Musk', 3: 'Tim Cook', 1: 'Warren Buffett'} leaders = dict(sorted(leaders.items(), key=lambda x: x[0])) print(leaders) # {1: 'Warren Buffett', 2: 'Elon Musk', 3: 'Tim Cook', 4: 'Yang Zhou'}
立即調用的函數表達式(IIFE)是 JavaScript 中的一種習慣用法。Python 中的 lambda 函數也支持這個技巧。我們可以立即運行一個 lambda 函數,如下所示:
>>> (lambda x,y:x*y)(2,3) 6
但是,出于可讀性和可維護性的考慮,最好只在 Python 的交互式解釋器中使用這個技巧。
順便說一句,如果你熟悉Python中的下劃線技巧,則也可以使用以下方式。
>>> lambda x,y:x*y <function <lambda> at 0x7fc319102d30> >>> _(2,3) 6
閉包是一個功能強大的函數式編程特性,在 Python 中也可以使用。因為它是關于嵌套函數的,所以我們可以使用 lambda 函數來使程序更加清晰。
下面是使用閉包的一個例子:
def outer_func(): leader = "Yang Zhou" def print_leader(location=""): return leader + " in the " + location return print_leader Lead = outer_func()("UK") print(Lead) # Yang Zhou in the UK
我們該如何使用 lambda 函數來簡化上面的代碼?
def outer_func(): leader = "Yang Zhou" return lambda location="": leader + " in the " + location Lead = outer_func()("UK") print(Lead) # Yang Zhou in the UK
正如上面的例子所示,當我們使用嵌套函數時,lambda 函數可以幫助我們編寫更易讀和清晰的代碼。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“Python中怎么使用Lambda函數”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,更多相關知識等著你來學習!
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