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 Python

Lambda 看这一篇就够了

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hokyo
发布于 4 年, 4 ヶ月 之前
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1. 出自等等

本着编程语言中复习比学习更重要的原则。我复习整理一下lambda这个匿名函数。

英文释义：貌似是希腊字母的第11个。
中文含义：Lambda函数是一种快速定义单行的最小函数，是从Lisp借用来的，可以用在任何需要函数的地方。
算了，来看这个麻省理工学院的例句吧。

What lambda that does, it creates on the fly a function, as the program runs. That I can then pass around.
这里的lambda是在函数运行的时候，由一个函数创建的，然后我会传递这个值。

2. 最简单的写法和用法

lambda <变量名> : <逻辑表达式> ←原始的就是那么简单的 

# 1.正常写的函数  
def func(x):  
    return x * 2  
print(func(3)) # 6  

# 2. Lambda表达式 因为这是一个匿名的，所以如果你想命名调用这个函数，就要在前面给它一个变量赋值过去命名  
func = lambda x: x * 2  
print(func(3)) # 6  


# 3. 也可以这样调用  
print((lambda x: x * 2)(2))  

"""  
上面的拆解一下就是  
(lambda x: x * 2)(3) = lambda 3: 2 * 2  
                     = 3 * 2  
                     = 6  
"""

还可以_这样来调用匿名函数 

lambda x, y: x + y  
 _(1, 2) # 3

3. 结合高阶函数(Higher-order function)

Lambda在配合高阶函数使用的时候有奇效。

3-1 sorted()

sorted()函数的基本用法 

sorted([5, 2, 3, 1, 4]) # [1, 2, 3, 4, 5]  

a = [5, 2, 3, 1, 4]  
a.sort()   # [1, 2, 3, 4, 5]   

# list.sort() 只有列表可以用，但是sorted，用于所有可迭代的数据  
#  [1, 2, 3, 4, 5] 先提取所有不重复的index，然后排序  
sorted({1: 'D', 2: 'B', 3: 'B', 4: 'E', 5: 'A'})  

# 空格之后不区分大小写的写法  
#['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This']  
# key 形参的值应该是一个函数，它接受一个参数并并返回一个用于排序的键。  
#这种技巧速度很快，因为对于每个输入记录只会调用一次 key 函数  
sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)

这是官方给的一个lambda和sorted()进行搭配的例子
就是在key的地方添加了一个函数，这个函数返回的是列表序列为2的年龄，最后按照年龄进行排序 

student_tuples = [  
...     ('john', 'A', 15),  
...     ('jane', 'B', 12),  
...     ('dave', 'B', 10),  
... ]  
>>> sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2])   # 按照年龄进行排序  
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

升级了一下，就是面向对象写法的时候也是支持的。
这里的key返回的是实例对象的属性 

class Student:  
    def __init__(self, name, grade, age):  
        self.name = name  
        self.grade = grade  
        self.age = age  
    # 这里定义了repr返回数据      
    def __repr__(self):  
        return repr((self.name, self.grade, self.age))  

student_objects = [  
    Student('john', 'A', 15),  
    Student('jane', 'B', 12),  
    Student('dave', 'B', 10),  
]  
sorted(student_objects, key=lambda student: student.age) # ！！注意这里的匿名函数是按照实例对象的属性

3-2 map() VS filter()

这俩基本上看起来写法是差不多的，作用猛然一看貌似也一样，但其实意思不太一样。可以看例子。
基本用法
map(函数，可迭代的数据) ← 主遍历浴火重生 

def square(x):  
    return x ** 2  
map(square, [1,2,3,4,5]) # [1, 4, 9, 16, 25]  

# lambda写法  

map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])    
[1, 4, 9, 16, 25]

filter(函数，可迭代的数据)← 主筛选优胜劣汰 

def is_odd(n):  
    return n % 2 == 1  
tmplist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])  
print(tmplist) # [1, 3, 5, 7, 9]  

# lambda写法  

tmplist = filter( lambda x: x % 2 == 1, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])  
print(tmplist)

感觉map偏向于进行对可迭代对象内每个数据的遍历加成，filter偏向于对可迭代对象的过滤。

3-3 reduce()函数

这个函数又是叫化简函数。其实蛮有意思的。
从Python3开始就不是内置函数了，需要引入 from functools import reduce 

reduce(function, iterable[, initializer])  
reduce(函数, 可迭代对象[, 可选参数]) 其实这一个可选参数就是初始值。

大概的作用就是不停的将第一个元素和第二个元素用于迭代函数。
可选参数就是可以指定第一个init初始值，不写默认第一个参数就是，写了就指定了第一个初始值。

比如阶乘。 

from functools import reduce  
from operator import mul  
array = [1, 2, 3, 4, 5]  

print(reduce(mul, array)) # 120 默认初始值为1 那就是 1*2*3*4*5=120  
print(reduce(mul, array, 2)) # 240 默认初始值为2 那就是 2*1*2*3*4*5=240

结合lambda 

from functools import reduce  
from operator import add  
from operator import sub  
from operator import mul  

array = [20, 1, 2, 3, 4, 5]  

print(reduce(add, array)) # 35  
print(reduce(sub, array)) # 5  
print(reduce(mul, array)) # 2400  

# ----------直接使用匿名函数-------------- #  

print(reduce(lambda a, b: a+b, array)) # 35  
print(reduce(lambda a, b: a-b, array)) # 5  
print(reduce(lambda a, b: a*b, array)) # 2400

4. 列表推导式的崛起

列表推导式很大一部分上可以代替lambda函数的作用。
所以并非所有的充当临时匿名函数作用的code都必须用lambda，列表推导式也很好。
其实列表推导式也把上面的高阶函数的一部分功能给代替了

比如下面俩几乎是同样的 效果 

# lambda函数  
list(map(lambda x: x.capitalize(), ['cat', 'dog', 'cow']))  

# 列表推导式  
[x.capitalize() for x in ['cat', 'dog', 'cow']]

这个filter()也是一样 

# filter  
even = lambda x: x % 2 == 0  
list(filter(even, range(11)))   

# 列表推导式  
[x for x in range(11) if x % 2 == 0]

最后

lambda里面不能写语句。未完成待续...
附赠一个这篇文章脑图：不定期更新 未完成待续...

参考链接：https://realpython.com/python-lambda/
参考官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3/howto/sorting.html

#Python

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