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Python的Lambda表达式
阅读量:4044 次
发布时间:2019-05-24

本文共 2204 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

lambda函数也叫匿名函数,即,函数没有具体的名称。先来看一个最简单例子:

def
 f(x):
    
return
 x
**
2
print
 f(
4
)

Python中使用lambda的话,写成这样

=
 
lambda
 x : x
**
2
print
 g(
4
)

lambda表达式在很多编程语言都有对应的实现。比如C#:

var g 
=
 x 
=>
 x
**
2
Console.WriteLine(g(
4
))

那么,lambda表达式有什么用处呢?很多人提出了质疑,lambda和普通的函数相比,就是省去了函数名称而已,同时这样的匿名函数,又不能共享在别的地方调用。其实说的没错,lambda在Python这种动态的语言中确实没有起到什么惊天动地的作用,因为有很多别的方法能够代替lambda。同时,使用lambda的写法有时显得并没有那么pythonic。甚至有人提出之后的Python版本要取消lambda。

回过头来想想,Python中的lambda真的没有用武之地吗?其实不是的,至少我能想到的点,主要有:

1. 使用Python写一些执行脚本时,使用lambda可以省去定义函数的过程,让代码更加精简。

2. 对于一些抽象的,不会别的地方再复用的函数,有时候给函数起个名字也是个难题,使用lambda不需要考虑命名的问题。

3. 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。

lambda基础

lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号右边的返回值。lambda语句构建的其实是一个函数对象,见证一下:

=
 
lambda
 x : x
**
2
print
 g
<
function 
<
lambda
>
 at 
0x00AFAAF0
>

C#3.0开始,也有了lambda表达式,省去了使用delegate的麻烦写法。C#中的lambda表达式关键字是=>,看下面的一个例子:

var array 
=
 
new
 
int
[] {
2
3
5
7
9
};
var result 
=
 array.Where(n 
=>
 n 
>
 
3
); 
//
 [5, 6, 9]

C#使用了扩展方法,才使得数组对象拥有了像Where,Sum之类方便的方法。Python中,也有几个定义好的全局函数方便使用的,他们就是filter, map, reduce。

>>>
 foo 
=
 [
2
18
9
22
17
24
8
12
27
]
>>>
>>>
 
print
 filter(
lambda
 x: x 
%
 
3
 
==
 0, foo)
[
18
9
24
12
27
]
>>>
>>>
 
print
 map(
lambda
 x: x 
*
 
2
 
+
 
10
, foo)
[
14
46
28
54
44
58
26
34
64
]
>>>
>>>
 
print
 reduce(
lambda
 x, y: x 
+
 y, foo)
139

非lambda不可?

上面例子中的map的作用,和C#的Where扩展方法一样,非常简单方便。但是,Python是否非要使用lambda才能做到这样的简洁程度呢?在对象遍历处理方面,其实Python的for..in..if语法已经很强大,并且在易读上胜过了lambda。比如上面map的例子,可以写成:

print
 [x 
*
 
2
 
+
 
10
 
for
 x 
in
 foo]

非常的简洁,易懂。filter的例子可以写成:

print
 [x 
for
 x 
in
 foo 
if
 x 
%
 
3
 
==
 0]

同样也是比lambda的方式更容易理解。

所以,什么时候使用lambda,什么时候不用,需要具体情况具体分析,只要表达的意图清晰就好。一般情况下,如果for..in..if能做的,我都不会选择lambda。

lambda broken?

在数学教学中,经常会使用到lambda,比如有一位老兄就遇到这样一个问题。他想创建一个函数数组fs=[f0,...,f9] where fi(n)=i+n. 于是乎,就定义了这么一个lambda函数:

fs 
=
 [(
lambda
 n: i 
+
 n) 
for
 i 
in
 range(
10
)]

但是,奇怪的是,

>>>
 fs[
3
](
4
)
13
>>>
 fs[
4
](
4
)
13
>>>
 fs[
5
](
4
)
13

结果并没有达到这位老兄的预期,预期的结果应该是:

>>>
 fs[
3
](
4
)
7
>>>
 fs[
4
](
4
)
8
>>>
 fs[
5
](
4
)
9

问题其实出在变量i上。上面的代码换个简单的不使用lambda的缩减版本:

=
 
1
def
 fs(n):
    
return
 n 
+
 i
print
 fs(
1
#
 2
=
 
2
print
 fs(
1
#
 3

可见,上面没有达到预期的原因是lambda中的i使用的是匿名函数外的全局变量。修改一下:

fs 
=
 [(
lambda
 n, i
=
i : i 
+
 n) 
for
 i 
in
 range(
10
)]
>>>
 fs[
3
](
4
)
7
>>>
 fs[
4
](
4
)
8
>>>
 fs[
5
](
4
)
9

参考资料

 

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