python匿名函数lambda的语法特点和应用场景
在Python的编程过程中,有时我们会碰到一些很简单的计算,但是感觉专门为这个计算创建个函数又觉得太小题大做,这时就可以用到lambda表达式。
lambda 是用于创建匿名函数,也就是没有具体名称的函数。在一些时候使用lambda表达式,能简化代码结构,还能提升代码的灵活性。
lambda 表达式的基本语法格式是:
lambda 参数列表: 表达式
举个简单例子:lambda x:x**10
这样就定义了一个匿名函数,该函数传入一个参数x,返回x的十次方。
把它赋值给f,就等价于传统的函数定义,可以直接用f(x)的形式来调用,如:
def g(x):
return x**10
f = lambda x: x**10
print(f(2)) # 输出 1024
print(g(2)) # 输出 1024
这两个函数是没什么区别的。
lambda可以指定一个或多个参数,这些参数作为函数的输入,后续可在表达式中进行使用。表达式则决定了函数的具体逻辑,经过计算处理后自动返回结果,无需使用return语句。
lambda表达式的特点有:
1. 简洁。 lambda 表达式允许在一行代码中定义和使用函数,极大地节省了代码空间,在一些简单的逻辑运算中特别适合。
2. 临时性。匿名函数没有名称,通常用于仅需临时使用一次的函数场景,完成特定操作后,无需保留函数定义。
3. 可组合。lambda 表达式可以与Python的高阶函数(如 map 、 filter 、 sorted 等)结合使用,形成强大的功能组合,方便对数据进行批量处理和筛选。
下面我们列举几个lambda表达式的使用场景。
1. 简单数学运算。
前面我们这个例子,就是实现了简单的十次方的运算。
2. 结合 map 函数操作列表,可以快速对列表的每个元素进行统一的简单运算。
比如有个列表x = [1, 2, 3, 4, 5]
要得到这个列表每个元素的十次方,就可以用
y=list(map(f,x))这个f就是前面赋值的匿名函数,很多时候我们不会给lambda赋值,而是直接把lambda和map写在一条语句上。也就是这样:
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = list(map(lambda x: x ** 10, x))
print(y)
# 输出 [1, 1024, 59049, 1048576, 9765625]
这样看着好像有点复杂,但是如果理解了map和lambda,就会感觉这样的组合非常方便好用。
对map不熟悉的朋友可以看下我之前写的专门介绍map函数的文章。
场景三,在排序中指定排序依据。
比如有个列表z,它的元素都是一些字符串。我们要指定根据这些字符串的第二个字符进行排序,就可以写成z.sort(key=lambda x:x[1])。这样就可以了。打印出来看下结果,就是根据第二个字符从小到大排序的。
z = ["abc", "bde", "afg"]
z.sort(key=lambda x: x[1])
print(z)
# 输出 ['abc', 'afg', 'bde']
lambda表达式在一些时候很实用,但要注意编程时也不能乱用,否则可能会使代码变得很难懂,可读性下降。比如在函数逻辑较复杂一些时,就不应该使用。
希望这篇文章能帮助你更好的理解lambda表达式。