Python - lambda 表达式

Python 中的函数是第一类对象

• 好像不少地方都会看到这样一句话
• Python 创始人也说过，全部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，实际上是指函数做为一个对象，与其它对象具备相同的地位
• 具体来讲，数值能够被赋值给变量、做为参数传递给函数、做为返回值
• 由于函数和数值具备相同的地位，因此函数也能够被赋值给变量、做为参数传递给函数、做为返回值

 

将对象赋值给变量

能够将数值、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}

 

将对象做为参数传递

能够将数值、字符串、列表、字典类型的对象做为参数传递给函数

print(123)
print("hello")
print([1, 2, 3])
print({'name': 'tom', 'age': 12})

 

将对象用做返回值

能够将数值、字符串、列表、字典类型的对象做为函数的返回值

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}

 

将函数做为第一类对象

将函数做为第一类对象，函数具备和数值、字符串、列表、字典等类型的对象具备相同的地位

 

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

 

将函数做为参数传递

def func():
    print("function")


def pass_func(data):
    print("pass func")
    data()


pass_func(func)


# 输出结果
pass func
function

 

将函数做为返回值

def func():
    print("function")


def return_func():
    print("pass func")
    return func


# 等价 var = func
var = return_func()
var()

 

将函数做为第一类对象的意义

将函数做为第一类对象，是一种重要的抽象机制，极大的提高了程序的灵活性

 

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

代码结构彻底相同，只是条件判断不一样

# 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

 

将函数做为参数传递

# 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

为何有 lambda 匿名函数

• 在传入函数时，有些时候，不须要显式地定义函数，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 只容许是一条表达式，因此使用很受限  

 

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做为参数传递

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，一般会用到 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 是一个能够被遍历的序列
• map 将传入的函数依次做用到序列的每一个元素，并把结果做为新的序列返回

 

map 函数原理

• 图的左边是一个序列 list，包含 3 个元素 一、二、3
• 调用函数 map 时，须要提供一个函数 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一个元素依次做用，获得图的右边的序列
• 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，至关于调用了一个函数

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 做为函数参数传递

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 做为函数返回值

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 内置函数接受函数做为参数

• 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)：对全部可迭代的对象进行排序操做
• map(function, iterable, ...)：根据提供的函数对指定序列作映射
• 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 表达式经常使用场景：当某些功能代码只用一次的时候，能够用 lambda 代替