python之lambda匿名函数的使用详解

一，lambda函数的概念

匿名函数就是不需要显式的指定函数名。

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的n表示函数参数，可以有多个参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：

有些函数在代码中只用一次，而且函数体比较简单，使用匿名函数可以减少代码量，看起来比较"优雅“。

lambda函数被称为匿名函数，实际就是说没有名称的函数，形式如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

args指的是参数，expression指条件表达式，根据参数，进行条件表达后输出相应内容。

匿名函数返回的结果是expression条件表达式的结果。

二，lambda简单使用

# 普通用法
def detail(x,y):
    return x*y
# lambda用法    
s = lambda x,y:x*y
print(s(3,3))

以上对比我们可以看出如果我们想计算两个数的乘积，需要定义一个函数，传入两个形参，然而lambda也是直接传入两个形参。后面使用冒号，写入表达式，即可得到我们所需要的结果。

lambda还可以写成以下几种方式：

lambda X:None          # 函数没有输入参数，输出是None
lambda *args: sum(args)    # 输入是任意个数参数，输出是它们的和(隐性要求输入参数必须能进行算术运算)
lambda **kwargs: 1      # 输入是任意键值对参数，输出是1

以下实例可以帮我们更好的理解这一用法：

import time
time.sleep = lambda X:None # 将等待时间设置内容为空
time.sleep(5) # 并不会等待5秒

answer = lambda *args: sum(args)  # 求和
answer(1,2,3)   # 得到结果为1+2+3=6

exzample = lambda **kwargs: 1   #设置返回为1
exzample(a=2,b=4)    # 得到结果为1

三，lambda结合python内置函数高阶用法

lambda常用高阶函数：

• map()函数

• reduce() 函数

• sorted() 函数

• filter() 函数

 

map()函数：

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

遍历序列，对序列中每个元素进行函数操作，最终获取新的序列。

map() 会根据提供的括号内函数对给出的序列做一一映射。map(function,iterable,......),这个是map函数的形式，function为所指定的函数，iterable为所提供的序列，可为多个序列。

sp = lambda x:x**2    # 定义一个lambda函数
sq = map(sp,[2,3,4,5])   # 结合map()函数使用，依次对列表中的数据求平方
print([i for i in sq])   # 循环打印出sq中的数据

1.求列表[1,2,3,4,5,6,7,8,9],返回一个n*n 的列表

#一般解决方案
li = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
for ind,val in enumerate(li):
    li[ind] = val * val
print(li)
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# 高级解决方案
li = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(list(map(lambda x:x*x,li)))
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

 

reduce() 函数：

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(func,[1,2,3]) 等同于 func(func(1,2),3)

对于序列内所有元素进行累计操作

from functools import reduce   # 引入reduce函数
sp = lambda x,y:x*y     # 定义两个数相乘
sq = reduce(sp,[2,3,4])  # 结果计算实际为，2*3*4，输出结果为24

reduce实际运行原理，就是前面的数据对后面的数据累加进行function函数的运算。

from functools import reduce
# 实例1
sp = lambda x,y:x+y
sq = reduce(sp,[2,3,4])   # 输出结果为9
# 实例2
st = lambda x,y:x*10+y
sa = reduce(st,[1,2,3,4]) # 计算过程为1*10+2-->12*10+3-->123*10+4,输出结果为1234

 

sorted() 函数：

sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False)

接收一个key函数来实现对可迭代对象进行自定义的排序

可迭代对象：主要与列表，字符串，元祖，集合和字典

key：接受一个函数，根据此函数返回的结果，进行排序

reverse：排序方向，默认为从小到大，reverse=True为逆向

sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作，语法类型为sorted(iterable[,.....],key[, reverse]]])，iterable为提供的序列，key[,reverse]指根据什么进行排序，排序的规则；reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。

list1 = [3,4,1,6,8,4]
list2 = sorted(list1)  # 对list1按照0-9排序，结果为[1, 3, 4, 4, 6, 8]

以上是对单字符类型的数据进行排序，下面看下多类型的：

L=[('b',4),('a',3),('c',2),('d',1)] 
# x[1]实际是根据里面每个元组的下标进行排序
M = sorted(L,key=lambda x:x[1])
# 我们可以看到里面每个元组下标为1时，都为数字，4,3，2,1，所以得出结果为
# [('d', 1), ('c', 2), ('a', 3), ('b', 4)]
W = sorted(L,key=lambda x:x[0]) 
# 以上W的结果输出为[('a', 3), ('b', 4), ('c', 2), ('d', 1)]，根据字母a-z排序

我们还可以按照两种及多种的排序的规则进行排序：

students = [('jahn', 'A', 15), ('jahn', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
s = sorted(students,key=lambda x:[x[0],x[1]])
# 输出结果为[('dave', 'B', 10), ('jahn', 'A', 15), ('jahn', 'B', 12)]

以上我们可以看到，是按照X[0],X[1]，意思是指，先根据下标0排序，当遇到重复情况下，再依次进行下标为1的排序。

L=[('b',4),('a',3),('c',2),('d',1)]
M = sorted(L,key=lambda x:x[0],reverse=True)  # reverse=True倒序排列
# 输出结果为[('d', 1), ('c', 2), ('b', 4), ('a', 3)]

# 把下面单词以首字母排序
li = ['bad', 'about', 'Zoo', 'Credit']
print(sorted(li, key = lambda x : x[0]))
# 输出['Credit', 'Zoo', 'about', 'bad']
"""
对字符串排序，是按照ASCII的大小比较的，由于'Z' < 'a'，结果，大写字母Z会排在小写字母a的前面。
"""

# 假设我们用一组tuple表示学生名字和成绩：

L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)]
# 请用sorted()对上述列表分别按名字排序
print(sorted(L, key = lambda x : x[0]))
# 输出[('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Bob', 75), ('Lisa', 88)]

# 再按成绩从高到低排序
print(sorted(L, key = lambda x : x[1], reverse=True))
# 输出[('Adam', 92), ('Lisa', 88), ('Bob', 75), ('Bart', 66)]

 

filter() 函数：

filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

对于序列中的元素进行筛选，最终获取符合条件的序列

filter() 函数是用来过滤掉不符合的序列，保留符合函数规则的序列输出，语法类型为filter(function, iterable)

# 实例1
sp = lambda x: x>5   # 定义函数需要大于5
sq = filter(sp,[2,3,4,6,7])  # sq为迭代器，需要循环遍历出结果
print([i for i in sq])  # 输出结果为[6,7]
# 实例2
sp1 = lambda x: x%3==0   # 判断能否被3整除的数
sq1 = filter(sp1,[2,3,4,6,7])
print([i for i in sq1])  # 输出结果为[3,6]

# 在一个list中，删掉偶数，只保留奇数
li = [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]
print(list(filter(lambda x:x % 2==1,li)))  # [1, 5, 9, 15]

# 回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数，例如12321，909。请利用filter()筛选出回数
li = list(range(1, 200))
print(list(filter(lambda x:int(str(x))==int(str(x)[::-1]),li)))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191]