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Python中使用Lambda函數(shù)的5種用法

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引言

Lambda 函數(shù)(也稱為匿名函數(shù))是函數(shù)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(jiǎn)單的方法來(lái)定義 lambda 函數(shù)。

用 Python 編寫(xiě) lambda 函數(shù)的模板是:

lambda arguments : expression

它包括三個(gè)部分:

· Lambda 關(guān)鍵字

· 函數(shù)將接收的參數(shù)

· 結(jié)果為函數(shù)返回值的表達(dá)式

由于它的簡(jiǎn)單性,lambda 函數(shù)可以使我們的 Python 代碼在某些使用場(chǎng)景中更加優(yōu)雅。這篇文章將演示在 Python 中 lambda 函數(shù)的5個(gè)常見(jiàn)用法,并用有趣的例子來(lái)解釋它們。

1.命名使用

如果我們只需要一個(gè)簡(jiǎn)單的函數(shù),lambda 是一個(gè)很好的選擇,因?yàn)樗梢员豢醋魇嵌x函數(shù)的一種更簡(jiǎn)單的方法。因此,我們可以給它一個(gè)名稱,并像普通函數(shù)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(jié)果是相同的,但是 lambda 函數(shù)可以使我們的代碼更短更清晰。

2. 與高階函數(shù)配合

如果我們可以將 lambda 函數(shù)與 map()、 filter()和 reduce()等高階函數(shù)一起使用,那么程序?qū)⒆兊酶觾?yōu)雅。

讓我們來(lái)看下面這個(gè)問(wèn)題:

給你一個(gè)列表如下,你能打印其中所有的奇數(shù)嗎?

numbers = [1, 12, 37, 43, 51, 62, 83, 43, 90, 2020]

這個(gè)問(wèn)題看起來(lái)很簡(jiǎn)單,但它足以區(qū)分初級(jí)和高級(jí) Python 開(kāi)發(fā)人員。

初級(jí)程序員可能會(huì)編寫(xiě)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(méi)有任何問(wèn)題。然而,一個(gè)高級(jí) 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(lái)更優(yōu)雅,不是嗎?

順便說(shuō)一下,上面的一行解決方案只是為了展示如何使用 lambda 函數(shù)。當(dāng)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(shí)際上,在許多情況下,列表內(nèi)涵函數(shù)可能比高階函數(shù)與 lambda 函數(shù)協(xié)作更具可讀性。

3.賦予“key”參數(shù)

一些內(nèi)置方法具有關(guān)鍵的參數(shù),這些參數(shù)給我們提供了更多的靈活性。

例如,當(dāng)我們使用 sorted()或 sort()方法對(duì) Python 中的迭代進(jìn)行排序時(shí),關(guān)鍵參數(shù)決定如何比較迭代中的兩個(gè)元素。

這里也是 lambda 函數(shù)的表演時(shí)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(gè)名稱的長(zhǎng)度對(duì) leaders 列表進(jìn)行排序,一個(gè)簡(jiǎn)單的方法是向 key 參數(shù)傳遞一個(gè) lambda 函數(shù)。

另一個(gè)常見(jiàn)的使用場(chǎng)景是根據(jù)字典的鍵或值對(duì)其進(jìn)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'}

4.立即調(diào)用

立即調(diào)用的函數(shù)表達(dá)式(IIFE)是 JavaScript 中的一種習(xí)慣用法。Python 中的 lambda 函數(shù)也支持這個(gè)技巧。我們可以立即運(yùn)行一個(gè) lambda 函數(shù),如下所示:

>>> (lambda x,y:x*y)(2,3)
6

但是,出于可讀性和可維護(hù)性的考慮,最好只在 Python 的交互式解釋器中使用這個(gè)技巧。

順便說(shuō)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

5.在閉包中使用

閉包是一個(gè)功能強(qiáng)大的函數(shù)式編程特性,在 Python 中也可以使用。因?yàn)樗顷P(guān)于嵌套函數(shù)的,所以我們可以使用 lambda 函數(shù)來(lái)使程序更加清晰。

下面是使用閉包的一個(gè)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?cè)撊绾问褂?lambda 函數(shù)來(lái)簡(jiǎn)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(dāng)我們使用嵌套函數(shù)時(shí),lambda 函數(shù)可以幫助我們編寫(xiě)更易讀和清晰的代碼。

總結(jié)

Python 中的 lambda 函數(shù)為我們提供了更多的靈活性和方法設(shè)計(jì)選項(xiàng)??傊覀儜?yīng)該熟悉以上五種常見(jiàn)用法,以便正確使用,而不是過(guò)度使用。

到此這篇關(guān)于Python中使用Lambda函數(shù)的5種用法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python使用Lambda函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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