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Python中使用Lambda函數的5種用法

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引言

Lambda 函數(也稱為匿名函數)是函數式編程中的核心概念之一。

支持多編程范例的 Python 也提供了一種簡單的方法來定義 lambda 函數。

用 Python 編寫 lambda 函數的模板是:

lambda arguments : expression

它包括三個部分:

· Lambda 關鍵字

· 函數將接收的參數

· 結果為函數返回值的表達式

由于它的簡單性,lambda 函數可以使我們的 Python 代碼在某些使用場景中更加優雅。這篇文章將演示在 Python 中 lambda 函數的5個常見用法,并用有趣的例子來解釋它們。

1.命名使用

如果我們只需要一個簡單的函數,lambda 是一個很好的選擇,因為它可以被看作是定義函數的一種更簡單的方法。因此,我們可以給它一個名稱,并像普通函數一樣使用它。

lambda_add_ten = lambda x: x + 10
print(lambda_add_ten(5))
# 15
 
def add_ten(x):
 return x + 10
print(add_ten(5))
# 15

如上面的例子所示,add_ten() 和 lambda_add_ten() 方法的結果是相同的,但是 lambda 函數可以使我們的代碼更短更清晰。

2. 與高階函數配合

如果我們可以將 lambda 函數與 map()、 filter()和 reduce()等高階函數一起使用,那么程序將變得更加優雅。

讓我們來看下面這個問題:

給你一個列表如下,你能打印其中所有的奇數嗎?

numbers = [1, 12, 37, 43, 51, 62, 83, 43, 90, 2020]

這個問題看起來很簡單,但它足以區分初級和高級 Python 開發人員。

初級程序員可能會編寫如下代碼:

odd_number = []
for n in numbers:
 if n % 2 == 1:
 odd_number.append(n)
print(odd_number)
# [1, 37, 43, 51, 83, 43]

它工作正常,沒有任何問題。然而,一個高級 Python 程序員只需要一行代碼就可以做同樣的事情:

print(list(filter(lambda x: x % 2 == 1, numbers)))
# [1, 37, 43, 51, 83, 43]

它看起來更優雅,不是嗎?

順便說一下,上面的一行解決方案只是為了展示如何使用 lambda 函數。當然還有其他的單行解決方案,比如列表解析:

odd_numbers = [i for i in numbers if i % 2 == 1]

實際上,在許多情況下,列表內涵函數可能比高階函數與 lambda 函數協作更具可讀性。

3.賦予“key”參數

一些內置方法具有關鍵的參數,這些參數給我們提供了更多的靈活性。

例如,當我們使用 sorted()或 sort()方法對 Python 中的迭代進行排序時,關鍵參數決定如何比較迭代中的兩個元素。

這里也是 lambda 函數的表演時間。

leaders = ["Warren Buffett", "Yang Zhou", "Tim Cook", "Elon Musk"]
print(leaders)
# ['Warren Buffett', 'Yang Zhou', 'Tim Cook', 'Elon Musk']
leaders.sort(key=lambda x: len(x))
print(leaders)
# ['Tim Cook', 'Yang Zhou', 'Elon Musk', 'Warren Buffett']

如上所述,如果我們按照每個名稱的長度對 leaders 列表進行排序,一個簡單的方法是向 key 參數傳遞一個 lambda 函數。

另一個常見的使用場景是根據字典的鍵或值對其進行排序。

leaders = {4: "Yang Zhou", 2: "Elon Musk", 3: "Tim Cook", 1: "Warren Buffett"}
print(leaders)
# {4: 'Yang Zhou', 2: 'Elon Musk', 3: 'Tim Cook', 1: 'Warren Buffett'}
leaders = dict(sorted(leaders.items(), key=lambda x: x[0]))
print(leaders)
# {1: 'Warren Buffett', 2: 'Elon Musk', 3: 'Tim Cook', 4: 'Yang Zhou'}

4.立即調用

立即調用的函數表達式(IIFE)是 JavaScript 中的一種習慣用法。Python 中的 lambda 函數也支持這個技巧。我們可以立即運行一個 lambda 函數,如下所示:

>>> (lambda x,y:x*y)(2,3)
6

但是,出于可讀性和可維護性的考慮,最好只在 Python 的交互式解釋器中使用這個技巧。

順便說一句,如果你熟悉Python中的下劃線技巧,則也可以使用以下方式。

>>> lambda x,y:x*y
function lambda> at 0x7fc319102d30>
>>> _(2,3)
6

5.在閉包中使用

閉包是一個功能強大的函數式編程特性,在 Python 中也可以使用。因為它是關于嵌套函數的,所以我們可以使用 lambda 函數來使程序更加清晰。

下面是使用閉包的一個例子:

def outer_func():
 leader = "Yang Zhou"
 def print_leader(location=""):
 return leader + " in the " + location
 return print_leader
 
 
Lead = outer_func()("UK")
print(Lead)
# Yang Zhou in the UK

我們該如何使用 lambda 函數來簡化上面的代碼?

def outer_func():
 leader = "Yang Zhou"
 return lambda location="": leader + " in the " + location
 
Lead = outer_func()("UK")
print(Lead)
# Yang Zhou in the UK

正如上面的例子所示,當我們使用嵌套函數時,lambda 函數可以幫助我們編寫更易讀和清晰的代碼。

總結

Python 中的 lambda 函數為我們提供了更多的靈活性和方法設計選項??傊?,我們應該熟悉以上五種常見用法,以便正確使用,而不是過度使用。

到此這篇關于Python中使用Lambda函數的5種用法的文章就介紹到這了,更多相關python使用Lambda函數內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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