python 匿名函數（lambda函數）

来源:https://www.cnblogs.com/yund/archive/2023/05/04/17370856.html
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Python中的匿名函數是指沒有命名標識符的函數，通常被稱為lambda函數。與普通函數不同，它們是一種更加簡潔的方式來編寫小型臨時函數。在Python中，匿名函數使用關鍵字lambda來定義，其語法如下： 
lambda arguments: expression

其中，arguments表示函數參數，可以是一個或多個，多個參數之間用逗號分隔；expression表示函數體，可以是任何有效的Python表達式。

下麵是幾個匿名函數的示例：

# 計算兩個數的和
add = lambda x, y: x + y

# 判斷一個數是否為偶數
is_even = lambda x: x % 2 == 0

# 對一個列表按照元素長度從小到大排序
sort_by_length = lambda lst: sorted(lst, key=lambda x: len(x))

匿名函數的主要用途是作為其他函數的參數，例如map()、filter()、reduce()等高階函數。使用匿名函數可以避免編寫額外的函數定義，使代碼更加簡潔明瞭。下麵是一個map()函數的示例：

lst = [1, 2, 3, 4]
squared = map(lambda x: x ** 2, lst)
print(list(squared))  # [1, 4, 9, 16]

匿名函數的使用場景：

  1. 在函數式編程中，匿名函數是非常重要的一種語法結構。常用於函數作為參數的場合，比如map()、filter()、reduce()等高階函數。

  2. 匿名函數還可以用來定義簡單的回調函數，比如對一個列表中的元素進行排序時，可以使用sort()函數，並指定一個lambda表達式作為key參數來實現。

  3. 在Python中，有些內置函數也支持傳入自定義的函數，比如sorted()、max()、min()等。這些函數通常會使用匿名函數作為參數，以便更加靈活地控制函數的行為。

註意事項：

  1. 匿名函數只適用於較短和較簡單的代碼段，如果需要編寫複雜的計算或包含多條語句的函數，最好使用普通函數來實現。

  2. 匿名函數的命名空間與當前環境相同，因此可能會導致變數名衝突的問題。在編寫複雜程式時，應該避免使用匿名函數過多，以保證程式的可讀性和可維護性。

  3. 當使用lambda關鍵字定義匿名函數時，不需要使用return語句來返回結果。表達式的結果就是函數的返回值。

  4. 如果一個匿名函數的邏輯比較複雜，建議將其抽象成一個普通函數，以提高代碼的可讀性和可維護性。

下麵是一些示例代碼，說明使用匿名函數的一些典型場景：

# 使用map()函數將列表中的元素轉換為字元串，並用逗號分隔
lst = [1, 2, 3, 4]
result = ','.join(map(lambda x: str(x), lst))
print(result)  # '1,2,3,4'

# 使用filter()函數篩選出列表中的偶數
lst = [1, 2, 3, 4]
result = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, lst))
print(result)  # [2, 4]

# 對一個字典按照值進行排序
d = {'a': 3, 'b': 1, 'c': 2}
sorted_d = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])
print(sorted_d)  # [('b', 1), ('c', 2), ('a', 3)]

# 根據數字字元串的長度對列表進行排序
lst = ['12', '123', '1', '1234']
sorted_lst = sorted(lst, key=lambda x: len(x))
print(sorted_lst)  # ['1', '12', '123', '1234']

關於Python中匿名函數的註意事項：

 

  1. 匿名函數可以使用預設參數和可變參數，語法與普通函數相同。例如：
# 使用預設參數的匿名函數
add = lambda x, y=1: x + y
print(add(3))  # 4

# 使用可變參數的匿名函數
sum_all = lambda *args: sum(args)
print(sum_all(1, 2, 3))  # 6

 

2.如果一個匿名函數的參數列表為空，那麼在定義時也需要使用一對空括弧來表示。例如：

# 沒有參數的匿名函數
f = lambda: 'Hello, world!'
print(f())  # 'Hello, world!'

3.匿名函數雖然可以訪問外部環境的變數，但是訪問範圍是只讀的。如果需要修改外部變數，需要使用nonlocal或global關鍵字。例如：

def make_adder(n):
    return lambda x: x + n

# 計算兩個數的和，並加上一個偏移量
offset = 10
add = make_adder(offset)
result = add(5) + offset  # 這裡需要手動加上偏移量
print(result)  # 20

# 修改外部變數
def make_counter():
    count = 0
    return lambda: nonlocal count; count += 1; return count

counter = make_counter()
print(counter())  # 1
print(counter())  # 2

4.如果需要在匿名函數中定義一個新的局部變數，可以使用賦值語句來實現。例如：

f = lambda x: (y := x + 1) ** 2
print(f(3))  # 16

註意，在這個例子中，y是一個局部變數，只能在lambda表達式內部訪問。

在Python中，lambda函數通常用於函數式編程，可以用來定義短小而不重要的函數。與普通函數不同，lambda函數具有以下特點：

  1. lambda函數是匿名的，沒有函數名稱。
  2. lambda函數可以使用任意數量的參數，但只能包含一個表達式，不能包含多個語句或複雜控制流。
  3. lambda函數返回一個值，這個值就是表達式的結果。
  4. lambda函數通常用作其他函數的參數，比如map()、filter()、reduce()等。
  5. lambda函數的生命周期很短，在調用後立即被回收。

下麵是一些示例代碼，說明如何使用lambda函數：

# 將列表中的所有元素加倍
lst = [1, 2, 3, 4]
doubled = list(map(lambda x: x * 2, lst))
print(doubled)  # [2, 4, 6, 8]

# 篩選出列表中的偶數
even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, lst))
print(even)  # [2, 4]

# 計算兩個數的積
multiply = lambda x, y: x * y
print(multiply(2, 3))  # 6

由於lambda函數是匿名的，因此在調試時可能會比較困難。為了避免這種情況，儘量在編寫複雜的邏輯時，使用普通函數來實現。

此外，lambda函數雖然能夠提高代碼的簡潔性和可讀性，但是也需要註意一些限制。例如，由於lambda函數只能包含一個表達式，因此不能包含多個語句或複雜控制流。如果需要編寫複雜的邏輯，應該使用普通函數來實現。此外，在編寫lambda函數時，還需要註意函數參數和返回值的類型，以確保程式執行的正確性。

除了函數式編程，lambda函數還可以用於其他一些場合。下麵是一些常見的用法：

  1. 排序

在Python中，內置的排序函數sorted()接受一個可迭代對象和一個關鍵字參數key，表示排序時使用的比較函數。通常情況下，我們可以使用匿名函數來定義這個比較函數，以便更加靈活地控制排序結果。例如：

lst = ['abc', 'a', 'defg', 'hijkl']
sorted_lst = sorted(lst, key=lambda x: len(x))
print(sorted_lst)  # ['a', 'abc', 'defg', 'hijkl']
  1. GUI編程

在圖形用戶界面（GUI）編程中，Lambda函數通常用作事件處理程式。當用戶進行某個操作時，系統會自動調用Lambda函數來響應事件並執行相應的邏輯。例如，在Tkinter庫中，可以使用Lambda函數來定義按鈕的點擊事件，如下所示：

import tkinter as tk

root = tk.Tk()
frame = tk.Frame(root)
button = tk.Button(frame, text='Click me')

# 使用Lambda函數定義按鈕的點擊事件
button.config(command=lambda: print('Button clicked!'))
button.pack()
frame.pack()

root.mainloop()
  1. Web開發

在Web開發中，Lambda函數通常用於實現API的請求處理程式。當客戶端發送請求時，伺服器會自動調用Lambda函數來解析請求參數，並根據請求參數返回相應的數據。例如，在Django框架中，可以使用Lambda函數來定義視圖函數，如下所示：

from django.http import JsonResponse

# 使用Lambda函數定義視圖函數
def my_view(request):
    data = {'name': 'Alice', 'age': 25}
    return JsonResponse(data, safe=False)

除了常見的用法，Lambda函數還可以用於一些其他場合。下麵介紹幾個比較有趣的例子。

  1. 模擬類的屬性

在Python中，可以使用Lambda函數實現類的屬性。例如，以下代碼定義了一個名為Person的類，它有兩個屬性：first_name和last_name。這些屬性實際上是Lambda函數，可以動態計算結果並返回。

class Person:
    def __init__(self, first_name, last_name):
        self.first_name = lambda: first_name
        self.last_name = lambda: last_name

p = Person('John', 'Doe')
print(p.first_name())  # 'John'
print(p.last_name())  # 'Doe'

需要註意的是，使用Lambda函數來實現類的屬性可能會降低代碼的可讀性和可維護性。因此，在編寫類時，儘量使用普通的屬性和方法來實現。

  1. 簡化表達式

在Python中，Lambda函數可以用於簡化某些表達式。例如，以下代碼計算所有小於1000的正整數中，既能被3整除又能被5整除的數之和：

result = sum(filter(lambda x: x % 3 == 0 and x % 5 == 0, range(1000)))
print(result)  # 33165

使用Lambda函數可以使代碼更加簡潔明瞭，同時也能夠提高代碼的執行效率。

  1. 函數裝飾器

在Python中，可以使用Lambda函數來定義函數裝飾器。例如，以下代碼定義了一個名為logger的裝飾器，用於記錄函數的執行時間和結果：

import time

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f'{func.__name__} executed in {end_time - start_time:.4f}s')
        return result
    return wrapper

# 使用Lambda函數定義裝飾器
time_it = lambda func: logger(func)

# 應用裝飾器
@time_it
def my_func():
    time.sleep(1)
    return 'Done'

result = my_func()
print(result)  # 'Done'

 


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