关于Python中的lambda

lambda是Python编程语言中使用频率较高的一个关键字。那么，什么是lambda？它有哪些用法？

这里，咱们经过阅读各方资料，总结了关于Python中的lambda的“一个语法，三个特性，四个用法，一个争论”。

一个语法

在Python中，lambda的语法是惟一的。其形式以下：

 lambda argument_list: expression

其中，lambda是Python预留的关键字，argument_list和expression由用户自定义。具体介绍以下。

这里的argument_list是参数列表。它的结构与Python中函数(function)的参数列表是同样的。具体来讲，argument_list能够有很是多的形式。例如：

    a, b

    a=1, b=2

     *args

     **kwargs

     a, b=1, *args

     空

    ......

这里的expression是一个关于参数的表达式。表达式中出现的参数须要在argument_list中有定义，而且表达式只能是单行的。如下都是合法的表达式：

   1

    None

    a + b

    sum(a)

    1 if a >10 else 0

    ......

这里的lambda argument_list: expression表示的是一个函数。这个函数叫作lambda函数。

三个特性

lambda函数有以下特性：

lambda函数是匿名的：所谓匿名函数，通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。

lambda函数有输入和输出：输入是传入到参数列表argument_list的值，输出是根据表达式expression计算获得的值。

lambda函数通常功能简单：单行expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑，只能完成很是简单的功能。因为其实现的功能一目了然，甚至不须要专门的名字来讲明。

下面是一些lambda函数示例：

lambda x, y: x*y；函数输入是x和y，输出是它们的积x*y

lambda:None；函数没有输入参数，输出是None

lambda *args: sum(args); 输入是任意个数的参数，输出是它们的和(隐性要求是输入参数必须可以进行加法运算)

lambda **kwargs: 1；输入是任意键值对参数，输出是1

四个用法

因为lambda语法是固定的，其本质上只有一种用法，那就是定义一个lambda函数。在实际中，根据这个lambda函数应用场景的不一样，能够将lambda函数的用法扩展为如下几种：

将lambda函数赋值给一个变量，经过这个变量间接调用该lambda函数。

例如，执行语句add=lambda x, y: x+y，定义了加法函数lambda x, y: x+y，并将其赋值给变量add，这样变量add便成为具备加法功能的函数。例如，执行add(1,2)，输出为3。

将lambda函数赋值给其余函数，从而将其余函数用该lambda函数替换。

例如，为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock)，咱们能够在程序初始化时调用：time.sleep=lambda x:None。这样，在后续代码中调用time库的sleep函数将不会执行原有的功能。例如，执行time.sleep(3)时，程序不会休眠3秒钟，而是什么都不作。

将lambda函数做为其余函数的返回值，返回给调用者。

函数的返回值也能够是函数。例如return lambda x, y: x+y返回一个加法函数。这时，lambda函数其实是定义在某个函数内部的函数，称之为嵌套函数，或者内部函数。对应的，将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。内部函数可以访问外部函数的局部变量，这个特性是闭包(Closure)编程的基础，在这里咱们不展开。

将lambda函数做为参数传递给其余函数。

部分Python内置函数接收函数做为参数。典型的此类内置函数有这些。

filter函数。此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。例如filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3])指定将列表[1,2,3]中可以被3整除的元素过滤出来，其结果是[3]。

sorted函数。此时lambda函数用于指定对列表中全部元素进行排序的准则。例如sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]按照元素与5距离从小到大进行排序，其结果是[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]。

map函数。此时lambda函数用于指定对列表中每个元素的共同操做。例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1，其结果[2, 3, 4]。

reduce函数。此时lambda函数用于指定列表中两两相邻元素的结合条件。例如reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])将列表 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来，其结果是'1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'。

另外，部分Python库函数也接收函数做为参数，例如gevent的spawn函数。此时，lambda函数也可以做为参数传入。

一个争议

事实上，关于lambda在Python社区是存在争议的。Python程序员对于到底要不要使用lambda意见不一致。

支持方认为使用lambda编写的代码更紧凑，更“pythonic”。

反对方认为，lambda函数可以支持的功能十分有限，其不支持多分支程序if...elif...else...和异常处理程序try ...except...。而且，lambda函数的功能被隐藏，对于编写代码以外的人员来讲，理解lambda代码须要耗费必定的理解成本。他们认为，使用for循环等来替代lambda是一种更加直白的编码风格。

关于lambda的争执没有定论。在实际中，是否使用lambda编程取决于程序员的我的喜爱 ---------------------  做者：独孤球是  来源：CSDN  原文：https://blog.csdn.net/zjuxsl/article/details/79437563