什么是Lambda函数？

Lambda函数编程是匿名函数或没有名称的函数。 这是一项小型且受限制的功能，最多只能包含一行。 就像普通函数一样，Lambda函数可以在一个表达式中包含多个参数。 python中的Lambda函数不需要任何return语句。

如今，许多现代编程语言（例如Java，Python，C＃和C ++）都支持lambda函数以向这些语言添加功能。

Python中的Lambda

在Python中，lambda表达式用于构造匿名函数。 为此，您将使用lambda关键字（就像使用def定义常规函数一样）。

您在Python中定义的每个匿名函数将包含3个基本部分：

• lambda关键字。
• 参数（或绑定变量），以及
• 功能体。

Lambda函数可以具有任意数量的参数，但函数主体只能包含一个表达式，lambda是用单行代码编写的。

语法与范例

编写lambda函数的形式语法如下：

lambda p1, p2: expression 

在此，p1和p2是传递给lambda函数的参数。 您可以根据需要添加任意数量的参数。

但是，请注意，我们没有像常规函数那样在参数周围使用括号。 expression是对您提供给函数的参数进行操作的任何有效python表达式。

示例1

既然您已经了解了lambda，现在让我们以一个示例进行尝试。 因此，打开您的编辑器并输入以下内容：

adder = lambda x, y: x + y
print (adder (1, 2))

output:

3

代码说明

在这里，我们定义了一个变量adder，该变量将保存lambda函数返回的结果。

• ambda关键字，用于定义匿名函数。
• x和y是我们传递给lambda函数的参数。
• x + y是函数的主体，它把我们传递的2个参数进行相加。 请注意，它是一个表达式。 您不能在lambda函数的主体中编写多个语句。
• 我们调用该函数并打印返回的值。

示例2

这是了解lambda的基本原理和语法的一个基本示例。 现在，让我们尝试打印一个lambda并查看结果。 再次，打开您的IDLE并输入以下内容：

#What a lambda returns
string='some kind of a useless lambda'
print(lambda string : print(string))

现在保存文件，然后按F5键运行该程序。 这是您应该获得的输出。

Output:

<function <lambda> at 0x00000185C3BF81E0>

这里发生了什么事？ 让我们看一下代码以进一步理解。

代码说明

• 在这里，我们定义了一个字符串，您将把它作为参数传递给lambda。
• 我们声明一个lambda，它调用print语句并打印结果。

但是，为什么程序不打印我们传递的字符串？ 这是因为lambda本身会返回一个函数对象。 在此示例中，lambda不会被打印函数调用，而只是返回函数对象和存储它的存储位置。 这就是在控制台上打印的内容。

示例3

但是，如果您编写这样的程序：

#What a lambda returns #2
x="some kind of a useless lambda"
(lambda x : print(x))(x)

并按F5运行它，您将看到类似这样的输出。

Output:

some kind of a useless lambda

现在，lambda被调用，我们传递的字符串将在控制台上打印。 但是，那奇怪的语法是什么？为什么lambda定义放在括号中？ 现在让我们了解一下。

代码说明

• 这是我们在上一个示例中定义的相同字符串。
• 在这一部分中，我们定义一个lambda并通过将字符串作为参数传递来立即调用它。 这就是所谓的IIFE，您将在本教程的后续部分中进一步了解它。

示例4

让我们看一个最后的示例，以了解lambda和常规函数是如何执行的。 因此，打开您的IDLE并在一个新文件中键入以下内容：

#A REGULAR FUNCTION
def guru( funct, *args ):
				funct( *args )
def printer_one( arg ):
				return print (arg)
def printer_two( arg ):
				print(arg)
#CALL A REGULAR FUNCTION 
guru( printer_one, 'printer 1 REGULAR CALL' )    #调用函数名和参数是分开写
guru( printer_two, 'printer 2 REGULAR CALL \n' )   #
#CALL A REGULAR FUNCTION THRU A LAMBDA
guru(lambda: printer_one('printer 1 LAMBDA CALL'))   #像普通函数一样写好printer_one('printer 1 LAMBDA CALL')，不需要分开写函数名和参数
guru(lambda: printer_two('printer 2 LAMBDA CALL'))   #

现在，保存文件并按F5键运行该程序。 如果您没有犯任何错误，则输出应该是这样的。

Output:

printer 1 REGULAR CALL
printer 2 REGULAR CALL
printer 1 LAMBDA CALL
printer 2 LAMBDA CALL

代码说明

• 名为guru的函数，将另一个函数作为第一个参数，并将其余参数作为这个函数的参数。
• printer_one是一个简单的函数，它打印传递给它的参数并返回它。
• printer_two与printer_one类似，但没有return语句。
• 在这一部分中，我们将调用guru函数，并将printer函数和字符串作为参数传递。
• 这是实现第四步的语法（即调用guru函数），其中使用了lambdas。

将lambda与内置Python一起使用

Lambda函数提供了一种优雅而强大的方法来使用Python中的内置函数执行操作。 之所以可能，是因为可以立即调用lambda，并将其作为参数传递给这些函数。

Python Lambda中的IIFE

IIFE代表立即调用的函数执行。 这意味着lambda函数一经定义就可以调用。 让我们通过一个例子来理解这一点。 启动您的IDLE，然后输入以下内容：

 (lambda x: x + x)(2) 

这是输出和代码说明：

立即调用lambda的功能使您可以在诸如map（）和reduce（）之类的函数中使用它们。 这很有用，因为您可能不想再次使用这些函数。

filter（）中的lambdas

filter 函数用于从一系列元素中选择某些特定元素。 该序列可以是任何迭代器，例如列表，集合，元组等。

将要选择的元素基于一些预定义的约束。 它包含2个参数：

• 定义过滤约束的函数
• 一个序列（任何迭代器，如列表，元组等）

例如，

sequences = [10,2,8,7,5,4,3,11,0, 1]
filtered_result = filter (lambda x: x > 4, sequences) 
print(list(filtered_result))

输出

[10, 8, 7, 5, 11]

代码说明：

1. 在第一条语句中，我们定义了一个称为序列的列表，其中包含一些数字。
2. 在这里，我们声明一个名为filtered_result的变量，该变量将存储filter（）函数返回的过滤后的值。
3. 在列表的每个元素上运行的lambda函数，如果大于4，则返回true。
4. 打印filter函数返回的结果。

map（）中的lambdas

map函数用于将特定操作应用于序列中的每个元素。 与filter（）一样，它也有2个参数：

1. 定义要在元素上执行的操作的函数
2. 一个或多个序列

例如，这是一个在给定列表中打印数字平方的程序：

sequences = [10,2,8,7,5,4,3,11,0, 1]
filtered_result = map (lambda x: x*x, sequences) 
print(list(filtered_result))

Output:

 [100, 4, 64, 49, 25, 16, 121, 0, 1]

代码说明：

1. 在这里，我们定义了一个称为序列的列表，其中包含一些数字。
2. 我们声明一个名为filtered_result的变量，该变量将存储映射的值
3. 一个lambda函数，它在列表的每个元素上运行并返回该数字的平方。
4. 打印map函数返回的结果。

在reduce()中的lambda

类似于map（）的reduce函数用于将操作应用于序列中的每个元素。但是，它的工作方式不同于map。

这些是reduce（）函数计算输出的步骤：

• 步骤1）对序列的前2个元素执行定义的操作。
• 步骤2）保存此结果
• 步骤3）使用保存的结果和序列中的下一个元素执行操作。
• 步骤4）重复操作，直到没有剩余的元素为止。

reduce是不断减少列表的元素的意思，减少的办法是先处理前面两个元素，然后迭代处理后面的元素。

它还具有两个参数：

1. 定义要执行的操作的函数
2. 一个序列（任何迭代器，如列表，元组等）

例如，这是一个返回列表中所有元素的乘积的程序：

from functools import reduce
sequences = [1,2,3,4,5]
product = reduce (lambda x, y: x*y, sequences)
print(product)

输出

120

代码说明：

1. 从functools模块导入reduce
2. 在这里，我们定义了一个称为序列的列表，其中包含一些数字。
3. 我们声明一个名为product的变量，该变量将存储reduce函数的值
4. 在列表的每个元素上运行的lambda函数。 它将根据先前的结果返回该数字的乘积。
5. 打印由reduce函数返回的结果。

为什么要用（为什么不使用）lambda函数？

正如您将在下一节中看到的那样，在解释器级别lambda与常规函数相同。在某种程度上，您可以说lambda提供紧凑的语法来编写返回单个表达式的函数。

但是，您应该知道何时使用lambda以及何时避免使用lambda。在本节中，您将学习python开发人员在编写lambda时使用的一些设计原则。

lambda的最常见用例之一是函数式编程，因为Python支持一种称为函数式编程的编程范例（或样式）。

它允许您将一个函数作为另一个函数的参数提供（例如，在map，filter等）。在这种情况下，使用lambda提供了一种优雅的方式来创建一次性函数并将其作为参数传递。

什么时候不应该使用Lambda？

您永远不应在生产环境中编写复杂的lambda函数。对于维护您的代码的编码人员来说，解密它是非常困难的。如果您发现自己制作复杂的one-liner表达式，定义适当的函数将是一种非常出色的做法。作为最佳实践，您需要记住，简单代码总是比复杂代码更好。

Lambda与常规函数

如前所述，lambda是没有名称的函数（因此是匿名的）。下表说明了lambda和常规函数在python中的区别。

lambda x : x + x 

def (x) :
		return x + x 

• Lambda函数的主体中只能有一个表达式。
• 常规函数的主体中可以有多个表达式和语句。
• Lambda没有与之关联的名称。 这就是为什么它们也被称为匿名函数的原因。
• 常规函数必须具有名称。
• Lambda不包含return语句，因为主体会自动返回。
• 需要返回值的函数应包含一个return语句。

摘要

• Lambda，也称为匿名函数，是小型的受限函数，不需要名称（即标识符）。
• Python中的每个lambda函数都有3个基本部分：

1. lambda关键字。
2. 参数（或绑定变量）
3. 功能体。

• lambda的语法是 lambda parameter:expression
• Lambda可以具有任意数量的参数，但不包含在括号中
• Lambda在其函数主体中只能有1个表达式，默认情况下会返回该表达式。
• 在字节码级别，解释器对lambda和常规函数的处理方式之间没有太大区别。
• Lambda通过以下语法支持IIFE：（lambda parameter:expression）（实参）
• Lambda通常与以下python内置函数一起使用：

1. Filter: filter (lambda parameter: expression, 可迭代序列)
2. Map: map (lambda parameter: expression,可迭代序列)
3. Reduce: reduce (lambda parameter1, parameter2: expression, 可迭代序列)

• 不要在生产环境中编写复杂的lambda函数，因为这对于代码维护者来说很困难。