Python匿名函数lambda的使用

一、匿名函数介绍

在Python中，不通过def来声明函数名字，而是通过lambda关键字来定义的函数称为匿名函数。

lambda函数能接收任何数量(可以是0个)的参数，但只能返回一个表达式的值，lambda函数是一个函数对象，如果直接赋值给一个变量，这个变量就成了一个函数对象。

语法：lambda 参数：表达式

先写lambda关键字，然后依次写匿名函数的参数，多个参数中间用逗号连接，然后是一个冒号，冒号后面写返回的表达式。

使用lambda函数可以省去函数的定义，不需要声明一个函数然后使用，而可以在写函数的同时直接使用函数。

使用场景：
1.需要将一个函数对象作为参数来传递时，可以直接定义一个lambda函数（作为函数的参数或返回值）

2.要处理的业务符合lambda函数的情况（任意多个参数和一个返回值），并且只有一个地方会使用这个函数，不会在其他地方重用，可以使用lambda函数

3.与一些Python的内置函数配合使用，提高代码的可读性

二、匿名函数与普通函数的对比

def sum_func(a, b, c):

复制代码

return a + b + c

复制代码

[/code][code]

复制代码

sum_lambda = lambda a, b, c: a + b + c

复制代码

[/code][code]print(sum_func(1, 100, 10000))

复制代码

print(sum_lambda(1, 100, 10000))

复制代码

运行结果：

10101

复制代码

10101

复制代码

可以看到，lambda适用于多个参数、一个返回值的情况，可以用一个变量来接收，变量是一个函数对象，执行这个函数对象的结果与执行一个普通函数的结果一样。

lambda函数比普通函数更简洁，且没有声明函数名，上面的代码是用一个变量来接收lambda函数返回的函数对象，并不是lambda函数的名字。

三、匿名函数的多种形式

# 无参数

复制代码

lambda_a = lambda: 100

复制代码

print(lambda_a())

复制代码

# 一个参数

复制代码

lambda_b = lambda num: num * 10

复制代码

print(lambda_b(5))

复制代码

# 多个参数

复制代码

lambda_c = lambda a, b, c, d: a + b + c + d

复制代码

print(lambda_c(1, 2, 3, 4))

复制代码

# 表达式分支

复制代码

lambda_d = lambda x: x if x % 2 == 0 else x + 1

复制代码

print(lambda_d(6))

复制代码

print(lambda_d(7))

复制代码

运行结果：

100

复制代码

50

复制代码

10

复制代码

6

复制代码

8

复制代码

可以看到，lambda的参数可以0个到多个，并且返回的表达式可以是一个复杂的表达式，只要最后的值是一个值就行了。

四、lambda作为一个参数传递

def sub_func(a, b, func):

复制代码

print('a =', a)

复制代码

print('b =', b)

复制代码

print('a - b =', func(a, b))

复制代码

sub_func(100, 1, lambda a, b: a - b)

复制代码

运行结果：

a = 100

复制代码

b = 1

复制代码

a - b = 99

复制代码

上面的代码中，sub_func中需要传入一个函数，然后这个函数在sub_func里面执行，这时候我们就可以使用lambda函数，因为lambda就是一个函数对象。

五、lambda函数与Python内置函数配合使用

member_list = [

复制代码

{"name": "风清扬", "age": 99, "power": 10000},

复制代码

{"name": "无崖子", "age": 89, "power": 9000},

复制代码

{"name": "王重阳", "age": 120, "power": 8000}

复制代码

]

复制代码

new_list = sorted(member_list, key=lambda dict_: dict_["power"])

复制代码

print(new_list)

复制代码

number_list = [100, 77, 69, 31, 44, 56]

复制代码

num_sum = list(map(lambda x: {str(x): x}, number_list))

复制代码

print(num_sum)

复制代码

运行结果：

[{'name': '王重阳', 'age': 120, 'power': 8000}, {'name': '无崖子', 'age': 89, 'power': 9000}, {'name': '风清扬', 'age': 99, 'power': 10000}]

复制代码

[{'100': 100}, {'77': 77}, {'69': 69}, {'31': 31}, {'44': 44}, {'56': 56}]

复制代码

上面的sorted是Python中对列表排序的内置函数，我们使用lambda来获取排序的key。

map是Python中用来做映射的一个内置函数，接收两个参数，第一个参数是一个函数，第二个参数是一个可迭代对象，map会遍历可迭代对象的值，然后将值依次传递给函数执行。我们使用lambda来实现map中的函数参数。

六、lambda作为函数的返回值

def run_func(a, b):

复制代码

return lambda c: a + b + c

复制代码

return_func = run_func(1, 10000)

复制代码

print(return_func)

复制代码

print(return_func(100))

复制代码

运行结果：

[/code][code]10101

复制代码

匿名函数可以作为一个函数的返回值，在上面的代码中，run_func返回的是一个匿名函数，返回的是一个函数对象，当我们执行这个函数时，可以得到lambda函数的结果。

注意：其中的a,b两个参数是run_func中的参数，但我们执行返回的函数return_func时，已经不在run_func的作用域内了，而lambda函数仍然能使用a,b参数。说明lambda函数会将它的运行环境保存一份，一直保留到它自己执行的时候使用。