深入分析Python中Lambda函数的用法

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lambda函数是一种小的匿名函数。

lambda语法

lambda函数：

lambda>

输入：可接受任意数量的参数，如lambda : print('hello')，lambda x, y : x * y输出：expression计算得到的值；函数体：只能是单行的，有一个表达式；函数是匿名的（没有函数名）；

示例1：lambda函数与普通函数类似，可直接引用（读取方式）外部变量

gAll = 10
if __name__ == '__main__':
    count = 2
    result = map(lambda x: x * count + gAll, range(10))
    print(list(result))
# [10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28]

示例2：lambda函数调用（且表达式可为简单if语句）

result = []
for i in range(10):
    result.append((lambda x: x * 2 if x % 2 == 0 else x)(i))
print(result)
# [0, 1, 4, 3, 8, 5, 12, 7, 16, 9]

示例3：lambda延迟计算引起的问题（若不使用参数，所有打印都是9），为避免此问题，可把i以参数方式传递进去（类似示例2），或直接把i作为参数赋值一下（类似生成同名局部变量）：

result = []
for i in range(10):
    # result.append((lambda: print("lambda:", i)))  # 全部是9
    result.append((lambda i=i: print("lambda:", i)))
for f in result:
    f()

高阶函数

lambda函数可作为函数的返回值，以增强函数功能；以幂乘为例：

def powMulti(n):
    return lambda x: x**n
if __name__ == '__main__':
    p = powMulti(2)
    for i in range(10):
        print(p(i))

内置高阶函数

lambda可方便应用于：

map(fun,>：影射；用fun依次操作集合中元素，并返回对应结果的生成器；reduce(fun, iterable[, initializer])：累积；用fun（两个参数）依次操作集元素（val = fun(val, ele)；val初始值为initializer，若忽略则为集合中的第一个元素），返回最终结果；sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])：排序；filter(fun, iterable)：过滤；

src = [random.randint(0, 100) for _ in range(10)]
print(src)
dest = sorted(src)
print(dest)
ret = functools.reduce(lambda x, y: x + y, range(10), 10)
print(ret)  # 55

到此这篇关于深入分析Python中Lambda函数的用法的文章就介绍到这了,更多相关Python Lambda内容请搜索易采站长站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易采站长站！