Python - lambda 表达式

时间：2021-08-11 23:54:46 阅读：127 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

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

技术分享图片

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

Python - lambda 表达式

原文：https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15111410.html

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