Python - lambda 表达式
Python 中的函数是第一类对象
- 好像很多地方都会看到这样一句话
- Python 创始人也说过，所有的对象都是第一类对象
什么是第一类对象
- 在上面中所说的第一类对象，其实是指函数作为一个对象，与其它对象具有相同的地位
- 具体来说，数值可以被赋值给变量、作为参数传递给函数、作为返回值
- 因为函数和数值具有相同的地位，所以函数也可以被赋值给变量、作为参数传递给函数、作为返回值
将对象赋值给变量
可以将数值、字符串、列表、字典类型的对象赋值给变量
number = 123 string = "hello" list = [1, 2, 3] dict = {'name': 'tom', 'age': 12}
将对象作为参数传递
可以将数值、字符串、列表、字典类型的对象作为参数传递给函数
print(123) print("hello") print([1, 2, 3]) print({'name': 'tom', 'age': 12})
将对象用作返回值
可以将数值、字符串、列表、字典类型的对象作为函数的返回值
def return_number(): return 123 def return_string(): return "hello" def return_list(): return [1, 2, 3] def return_dict(): return {'name': 'tom', 'age': 12}
将函数作为第一类对象
将函数作为第一类对象，函数具有和数值、字符串、列表、字典等类型的对象具有相同的地位
将函数赋值给变量
def max(a, b): if a > b: return a else: return b var = max print(var(1, 2)) # 输出结果 2
将函数作为参数传递
def func(): print("function") def pass_func(data): print("pass func") data() pass_func(func) # 输出结果 pass func function
将函数作为返回值
def func(): print("function") def return_func(): print("pass func") return func # 等价 var = func var = return_func() var()
将函数作为第一类对象的意义
将函数作为第一类对象，是一种重要的抽象机制，极大的提升了程序的灵活性
实战栗子
- 存在一个列表 [1, -1, 2, -2, 3, -3]
- 打印输出列表中的正数
- 打印输出列表中的负数
包含重复性代码的解决方法
代码结构完全相同，只是条件判断不同
# 重复性代码解决方法 list = [1, -1, 2, -2, 3, -3] def print_positive(list): for item in list: if item > 0: print(item) def print_negative(list): for item in list: if item < 0: print(item) print_positive(list) print_negative(list) # 输出结果 1 2 3 -1 -2 -3
将函数作为参数传递
# 重复性代码解决方法 list = [1, -1, 2, -2, 3, -3] def positive(x): return x > 0 def negative(x): return x < 0 def test(list, select_fun): for item in list: if select_fun(item): print(item) test(list, positive) test(list, negative) # 输出结果 1 2 3 -1 -2 -3
匿名函数 lambda
为什么有 lambda 匿名函数
- 在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便
- Python 提供了 lambda 表达式对匿名函数提供支持
lambda 表达式的语法
lambda args: expression
expression 只允许是一条表达式，所以使用很受限
lambda 表达式小栗子
lambda x:x>2
等价函数写法
def select_positive(x): return x > 0
使用 lambda 表达式重写上面的将函数作为参数传递
def test(list, select_fun): for item in list: if select_fun(item): print(item) list = [1, -1, 2, -2, 3, -3] test(list, lambda x: x > 0) test(list, lambda x: x < 0) # 输出结果 1 2 3 -1 -2 -3
map 函数
使用 Python 内置的 map 函数时，通常会用到 lambda 表达式
函数语法
map(function, list)
- map 函数接收两个参数 function 和 list
- function 是一个函数，list 是一个可以被遍历的序列
- map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的序列返回
map 函数原理
- 图的左边是一个序列 list，包含 3 个元素 1、2、3
- 调用函数 map 时，需要提供一个函数 y = f (x)，函数 f 将输入 x 映射为输出 y
- 将函数 f 对图的左边的序列中的每个元素依次作用，得到图的右边的序列
- 图的右边是一个序列 list，包含 3 个元素 f (1)、f (2)、f (3)
非 lambda 的写法
list = [1, 2, 3] def test(x): x += 5 return x list1 = map(test, list) for i in list1: print(i) # 输出结果 6 7 8
lambda 的写法
list = [1, 2, 3] list1 = map(lambda x: x + 5, list) for i in list1: print(i) # 输出结果 6 7 8
lambda 表达式栗子一：将 lambda 赋值给变量
- 将 lambda 表达式赋值给一个变量
- 这样调用这个变量，相当于调用了一个函数
f = lambda a, b: a if a > b else b print(f(1, 2)) # 输出结果 2 # lambda 表达式等价写法 def test(a, b): if a > b: return a else: return b
lambda 表达式栗子二：将 lambda 作为函数参数传递
f = lambda x: x if x > 0 else 0 def test(f, x): if f(x): print("正数") else: print("负数") test(f, 1) test(f, -1) # 输出结果 正数 负数 # lambda 表达式等价写法 def func(x): if x > 0: return x else: return 0
lambda 表达式栗子三：将 lambda 作为函数返回值
f = lambda a, b, c: a * b * c def test(a, b, c): a += 1 b += 2 c += 3 return f(a, b, c) print(test(1, 2, 3)) # 输出结果 48 # 等价写法 def test(a, b, c): return a * b * c
Python 内置函数接受函数作为参数
- filter(function, iterable)：用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表
- sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)：对所有可迭代的对象进行排序操作
- map(function, iterable, ...)：根据提供的函数对指定序列做映射
- reduce(function, iterable[, initializer])：会对参数序列中元素进行累积
后面再详说这些函数
总结
lambda 表达式常用场景：当某些功能代码只用一次的时候，可以用 lambda 代替
