Lambda函数是一个小的(一行)匿名函数,没有函数名称。 Lambda函数可以接受任意数量的参数,但只能具有一个表达式。 虽然使用def关键字定义了普通函数,但在Python中,使用lambda关键字定义了匿名函数。

lambda arguments: expression

当简单函数仅在代码中使用一次或短时间时,可以使用Lambda函数。 最常见的用途是作为高阶函数(将其他函数作为参数的函数)的参数。 它们还与诸如 map()filter()reduce()之类的内置函数一起使用。

# 一个给参数加10的lambda函数
f = lambda x: x+10
val1 = f(5)
val2 = f(100)
print(val1, val2)

# 一个返回两个参数乘积的lambda函数
f = lambda x,y: x*y
val3 = f(2,10)
val4 = f(7,5)
print(val3, val4)
15 110
20 35

使用示例:另一个函数内的Lambda函数

从另一个函数返回定制的lambda函数,并根据需要创建不同的函数变体。

def myfunc(n):
return lambda x: x * n

doubler = myfunc(2)
print(doubler(6))

tripler = myfunc(3)
print(tripler(6))
12
18

使用lambda函数作为key参数的自定义排序

key函数会在排序之前转换每个元素。

points2D = [(1, 9), (4, 1), (5, -3), (10, 2)]
sorted_by_y = sorted(points2D, key= lambda x: x[1])
print(sorted_by_y)

mylist = [- 1, -4, -2, -3, 1, 2, 3, 4]
sorted_by_abs = sorted(mylist, key= lambda x: abs(x))
print(sorted_by_abs)
[(5, -3), (4, 1), (10, 2), (1, 9)]
[-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4]

在 map 函数中使用 Lambda 函数

map(func, seq) ,使用函数转换每个元素。

a  = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
b = list(map(lambda x: x * 2 , a))

# 但是,尝试使用列表推导
# 如果你已经定义了函数,请使用 map
c = [x*2 for x in a]
print(b)
print(c)
[2, 4, 6, 8, 10, 12]
[2, 4, 6, 8, 10, 12]

在 filter 函数中使用 Lambda 函数

filter(func, seq) ,返回其 func 计算为 True 的所有元素。

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
b = list(filter(lambda x: (x%2 == 0) , a))

# 同样可以使用列表推导实现
c = [x for x in a if x%2 == 0]
print(b)
print(c)
[2, 4, 6, 8]
[2, 4, 6, 8]

reduce

reduce(func, seq) ,重复将 func 应用于元素并返回单个值。func 需要2个参数。

from functools import reduce
a = [1, 2, 3, 4]
product_a = reduce(lambda x, y: x*y, a)
print(product_a)
sum_a = reduce(lambda x, y: x+y, a)
print(sum_a)
24
10

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