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Python的lambda匿名函数的简单介绍

2019年04月02日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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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：

复制代码 代码如下:

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

python中使用lambda的话，写成这样
复制代码 代码如下:

g = 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#：

复制代码 代码如下:

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：

复制代码 代码如下:

g = 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：
复制代码 代码如下:

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。
复制代码 代码如下:

>>> 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：

复制代码 代码如下:

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

非常的简洁，易懂。filter的例子可以写成：
复制代码 代码如下:

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：

复制代码 代码如下:

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

但是，奇怪的是，
复制代码 代码如下:

>>> 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：
复制代码 代码如下:

>>> 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：
复制代码 代码如下:

i = 1
def fs(n):
return n + i
print fs(1) # 2
i = 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：
复制代码 代码如下:

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

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