Python 中的 Lambda 函数和匿名函数

def关键字用于定义 Python 中的一个函数，我们在上一章已经看到了。lambda关键字用于定义 Python 中的匿名函数。 通常，这样的功能意味着一次性使用。

Syntax:

lambda [arguments] : expression

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λ函数在:符号后可以有零个或多个参数。 调用该函数时，执行:后的表达式。

Example: Lambda Function

square = lambda x : x * x

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上图，lambda 函数以lambda关键字开始，后面跟着参数x。 在:之后的表达式x * x将x * x的值返回给调用者。 整个 lambda 函数lambda x : x * x被分配给一个变量square，以便像命名函数一样调用它。 变量名变成了函数名，这样我们就可以把它叫做正则函数，如下图所示。

Example: Calling Lambda Function

>>> square(5)25

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上面的 lambda 函数定义与下面的函数相同:

def square(x):
    return x * x

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表达式不需要总是返回值。下面的 lambda 函数不返回任何东西。

Example: Lambda Function

>>> greet = lambda name: print('Hello ', name) >>> greet('Steve')Hello Steve

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*Note:*The lambda function can have only one expression. Obviously, it cannot substitute a function whose body may have conditionals, loops, etc. *以下 lambda 函数包含多个参数:

Example: Lambda Function

>>> sum = lambda x, y, z : x + y + z 
>>> sum(5, 10, 15)30

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以下 lambda 函数可以采用任意数量的参数:

Example: Lambda Function

>>> sum = lambda *x: x[0]+x[1]+x[2]+x[3]  >>> sum(5, 10, 15, 20)50

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无参数λ函数

以下是无参数 lambda 函数的示例。

Example: Parameterless Lambda Function

>>> greet = lambda : print('Hello World!')>>> greet()Hello World!

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匿名函数

我们可以声明一个 lambda 函数，并以匿名函数的形式调用它，而无需将其赋给变量。

Example: Parameterless Lambda Function

>>> (lambda x: x*x)(5)25

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上图中，lambda x: x*x定义了一个匿名函数，并通过在括号(lambda x: x*x)(5)中传递参数来调用它一次。

在 Python 中，函数是第一类公民，这意味着就像文字一样，函数也可以作为参数传递。

当我们想要将函数作为参数之一提供给另一个函数时，lambda 函数非常有用。我们可以将 lambda 函数作为匿名函数传递给另一个函数。

Example: Parameterless Lambda Function

>>> def dosomething(fn):
        print('Calling function argument:')
        fn()>>> dosomething(lambda : print('Hello World')) # passing anonymous functionCalling function argument:Hello World>>> myfn = lambda : print('Hello World') >>> dosomething(myfn) # passing lambda function

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上图中，dosomething()函数是用fn参数定义的，该参数在dosomething()中被称为函数。 dosomething(lambda : print('Hello World'))使用匿名 lambda 函数作为参数调用dosomething()函数。

Python 有内置函数，可以将其他函数作为参数。 map() 、 filter() 和 reduce() 功能是重要的功能编程工具。他们都以函数作为论据。自变量函数可以是普通函数或 lambda 函数。

Example: Pass Lambda Function to map()

>>> sqrList = map(lambda x: x*x, [1, 2, 3, 4]) # passing anonymous function>>> next(sqrList)1>>> next(sqrList)4>>> next(sqrList)9>>> next(sqrList)16>>> next(sqrList)25