终于弄懂了Python匿名函数 lambda

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大数据张老师 2024-11-26 16:17:21 ©著作权

文章标签 python 服务器开发语言匿名函数高阶函数 文章分类 jQuery 前端开发

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Python匿名函数 lambda

在Python编程中，匿名函数是一种便捷地定义小型函数的方式，这类函数没有名字，因而被称为匿名函数。Python中的匿名函数使用lambda关键字来定义，所以又叫做lambda函数。匿名函数通常用于定义一些临时的小功能，尤其是在代码只需要使用一次的情况下。通过了解匿名函数的定义和应用，可以大大简化代码，提升开发效率。

1. 什么是匿名函数？

匿名函数是没有名字的函数，通常用于一些简单且逻辑较短的操作。与普通函数不同，匿名函数不需要用def关键字，而是通过lambda关键字来定义。它的典型结构如下：

lambda 参数1, 参数2, ... : 表达式

匿名函数包含的部分包括：

lambda：关键字，用来定义匿名函数。
参数列表：类似于普通函数的参数，可以有一个或多个。
表达式：函数的主体，必须是一个表达式，计算的结果就是返回值。

2. 匿名函数的定义与使用

匿名函数的语法非常简洁，其结构直接由lambda关键字、参数和表达式组成，这使得它在一些需要快速实现简单功能的场景中特别有用。例如，我们希望编写一个简单的函数来计算两个数的和，如果使用普通函数，需要这样定义：

def add(x, y):
    return x + y

result = add(3, 5)
print(result)  # 输出：8

使用匿名函数，我们可以简化为：

add = lambda x, y: x + y
result = add(3, 5)
print(result)  # 输出：8

可以看到，匿名函数的定义方式更加简洁。

3. 匿名函数的应用场景

匿名函数在某些临时的、简短的计算中非常有用，尤其是在作为参数传递给其他函数时。例如，在一些需要传递函数的场景，如map()、filter()、sorted()等函数中，使用匿名函数能够使代码更加简洁易读。

示例：在`map()`函数中的应用

我们可以用匿名函数与map()函数结合使用。例如，我们希望对一个列表中的每个元素乘以2，通常可以用以下代码实现：

def multiply_by_2(x):
    return x * 2

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(map(multiply_by_2, numbers))
print(result)  # 输出：[2, 4, 6, 8, 10]

使用匿名函数，我们可以将代码简化为：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(map(lambda x: x * 2, numbers))
print(result)  # 输出：[2, 4, 6, 8, 10]

可以看到，匿名函数的使用让代码更加紧凑，不需要显式地为这样一个简单的操作去定义一个函数。

示例：在`sorted()`函数中的应用

当我们对一个列表中的元素按某个属性进行排序时，也可以使用匿名函数。例如，我们有一个包含字典的列表，希望按字典中某个键的值对列表进行排序：

students = [
    {"name": "Alice", "age": 22},
    {"name": "Bob", "age": 20},
    {"name": "Charlie", "age": 23}
]

# 使用匿名函数按年龄排序
sorted_students = sorted(students, key=lambda student: student["age"])
print(sorted_students)
# 输出：[{'name': 'Bob', 'age': 20}, {'name': 'Alice', 'age': 22}, {'name': 'Charlie', 'age': 23}]

在上述代码中，匿名函数lambda student: student["age"]用来提取每个学生字典中的age字段，作为排序的依据。

4. 匿名函数与普通函数的区别

匿名函数与普通函数的主要区别在于它们的定义方式和使用场景：

定义方式：普通函数用def关键字定义，有函数名，可以在代码中多次调用。而匿名函数用lambda定义，没有名字，一般用于快速创建一个简单函数。
使用场景：普通函数适合复杂、需要多次使用的逻辑。而匿名函数常用于一次性、简单的功能，尤其是在高阶函数（如map()、filter()）中作为参数传递时，匿名函数非常方便。