深入Python匿名函数

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mb6066e4cbe85d9 2021-04-09 14:50:50

文章标签 Python 文章分类 Python 后端开发

「@Author：Runsen」

匿名函数是没有函数声明def的函数，用lambda关键字定义的函数。匿名函数的定义方式也和普通函数不一样，代码比较简洁。

匿名函数

匿名函数不需要显示地定义函数名，使用【lambda + 参数 +表达式】的方式

lambda 函数

比如，将最简单的平方函数改造成匿名函数

# lambda x : x * x 实际上就是

def f(x):
    return x * x

lambda 函数的形式

lambda argument1, argument2,... argumentN : expression

关于lambda参数的解读：

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数（可以没有或者是多个）
冒号后边是表达式，在匿名函数中有且只能有一个
匿名函数不用写return，表达式本身结果就是返回值

匿名函数怎么调用，lambda 返回的一个函数对象，只要传入参数，即可调用。

square = lambda x: x**2
square(3)

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为什么说lambda代码比较简洁，lambda是一个表达式，将def函数三行写在一起。

[(lambda x: x*x)(x) for x in range(10)]
# 输出
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

上面代码对应的def函数如下。

res = []
for i in range(10):
    res.append(i**2)

使用lambda最常见的方法就是对元祖列表，嵌套列表，字典进行排序。比如，下面的代码。

l = [(1, 20), (3, 0), (9, 10), (2, -1)]
l.sort(key=lambda x: x[1]) # 按列表中元祖的第二个元素排序
print(l)
# 输出
[(2, -1), (3, 0), (9, 10), (1, 20)]

在tkinter 中，也有对应实现的简单案例，下面代码实现的功能：主要你按压就出现being pressed

from tkinter import Button, mainloop
button = Button(
    text='This is a button',
    command=lambda: print('being pressed')) # 点击时调用 lambda 函数
button.pack()
mainloop()

主要你按压'This is a button'，就打印being pressed。

如果用def就是下面的样子

from tkinter import Button, mainloop

def print_message():
    print('being pressed')

button = Button(
    text='This is a button',
    command=print_message) # 点击时调用 print_message 函数
button.pack()
mainloop()

纯函数

对于纯函数这个概念，我是了解极客时间专栏《Python核心技术与实战》才知道的。

函数式编程是指代码每一块都是不可变的，都是由纯函数的组成

这里的纯函数，值函数本身相互独立，对于相同的输入都有相同的输出，但是不改变输入的元素。

比如，传入一个列表将列表的元素变为原来的2倍

l = [1, 2, 3, 4, 5]
def multiply_2(l):
    for index in range(0, len(l)):
        l[index] *= 2
    return l
multiply_2(l) # [2, 4, 6, 8, 10]
l # [2, 4, 6, 8, 10]

上面这段代码不是纯函数的形式，因为经过多次调用，每次得到的结果不一样，因为l本质上发生了改变。

l = [1, 2, 3, 4, 5]

def multiply_2_pure(l):
    new_list = []
    for item in l:
        new_list.append(item * 2)
    return new_list
multiply_2_pure(l) # [2, 4, 6, 8, 10]
l #  [1, 2, 3, 4, 5]

上面这段代码才是纯函数的形式，在函数里面定义一个新的列表，每次得到的结果都一样，因为l本质上没有发生了改变。

其他函数

lambda返回的值，结合map，filter，reduce使用。

下面实例中的map、reduce、filter都是Python内置的高阶函数，

map

map 函数的形式

（ function ，iterable ）

第一个参数是函数的对象，第二个是一个可迭代对象。具体示例如下。

l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = map(lambda x: x * 2, l) 
list(new_list)
# [2， 4， 6， 8， 10]

filter

filter通常对一个集合做过滤的操作。具体示例如下。

l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = filter(lambda x: x % 2 == 0, l)
# new_list这里是一个 <filter at 0x20e539b1ef0>，需要进行list转化，才能显示
list(new_list)
# [2, 4]

reduce

reduce通常对一个集合做累积的操作，需要引用functools模块。(只针对Python3而言，在Python2中reduce是内置函数)

import functools

l = [1, 2, 3, 4, 5]
product = functools.reduce(lambda x, y: x * y, l) 
product
# 120 （1*2*3*4*5 = 120）

product = functools.reduce(lambda x, y: x + y, l) 
# 15  （1+2+3+4+5 = 15）

注意：无论是map还是filter返回的都是对象，需要对其进行列表转化。reduce在python3中已经放进functools模块中了

>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
<map object at 0x000001CAD42A8CF8>
>>> filter(lambda x: x % 2 ==0, [1,2,3,4,5])
<filter object at 0x000001CAD42A8C88>
>>> reduce(lambda x,y: x*y,[1,2,3,4,5])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'reduce' is not defined
>>> from functools import reduce
>>> reduce(lambda x,y: x*y,[1,2,3,4,5])
120
map,filter返回的只是一个对象，reduce在python3中已经放进fucntools模块中了

思考题：如何将字典根据值来排序

d = {'Runsen': 10, 'Maoli': 20, 'Liurunsen': 30}
sorted(d.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
# [('Liurunsen', 30), ('Maoli', 20), ('Runsen', 10)]