简述

匿名函数，顾名思义，就是指一个没有名称的函数。

在 Python 中，常规函数使用 ​​def​​​ 关键字定义，但匿名函数使用 ​​lambda​​ 关键字定义。正因如此，匿名函数也被称为 ​​lambda​​ 函数。

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lambda 函数

语法格式：

lambda arguments: expression
  • ​​lambda​​：定义匿名函数的关键字
  • ​​arguments​​​：函数的参数列表，参数之间用逗号（​​,​​）分割。
  • ​​expression​​：被返回的表达式，且表达式只能有一个（注意：lambda 定义不包含 return 语句）。
  • lambda 表达式构建的其实是一个函数对象

lambda 函数可以在需要函数对象的地方使用。不要试图向 lambda 函数中加入太多东西，如果逻辑比较复杂，应定义一个常规的函数。

来定义一个简单的常规函数，用于求一个数的平方：

>>> def square(x):
...     return x * x
... 
>>> 
>>> square(6)
36

如果使用 lambda 实现的话：

>>> square = lambda x: x * x
>>> 
>>> square
<function <lambda> at 0x7f9171608950>
>>> 
>>> square(6)
36

可以看到，lambda 函数和常规函数几乎完全一样，并且可以用相同的方式调用。

这里，​​lambda x: x * x​​​ 是 lambda 函数，其中 x 是参数，​​x * x​​ 是表达式。

这个函数没有名字，它返回一个函数对象，该对象被分配给变量 square，可以将其作为一个正常的函数来调用。

使用 lambda 函数

当在短时间内需要一个没有名称的函数时，可以使用 lambda 函数。

在 Python 中，通常将其用作高阶函数（将其他函数作为参数的函数）的参数。lambda 函数可以与一些内置函数一起使用，例如：filter()、map() 等。

使用 filter()

​​filter(function, iterable)​​

提供了一种优雅的方法来过滤 iterable（可迭代对象，例如：列表）中的所有元素，过滤条件是 function 返回 True。

换句话说：filter() 需要一个函数 function 作为它的第一个参数，function 必须返回一个布尔值（即：True 或 False）。这个函数将作用于 iterable 的每个元素，只有当 function 返回 True 时，迭代器才会产生元素，而迭代器是 filter() 的返回值。

下述示例，从列表中过滤出所有偶数：

>>> old_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> new_list = list(filter(lambda x: (x%2 == 0), old_list))
>>> new_list
[2, 4, 6, 8]

使用 map()

​​map(function, iterable, ...)​​

和 filter() 类似，map() 也接收一个 function 和一个 iterable 作为参数。

该函数会返回一个迭代器，该迭代器将 function 应用于 iterable 的所有元素，并产生结果。

下述示例，对列表中所有元素求平方：

>>> old_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> new_list = list(map(lambda x: x * x , old_list))
>>> new_list 
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

除此之外，匿名函数也可用于 reduce()，这里就不再赘述了。