【ZZ】Python lambda

a = [(1, 2), (3, 1), (5, 10), (11, -3)]

    Python lambda

Python支持一种有趣的语法，它容许你快速定义单行的最小函数。这些叫作lambda函数，是从Lisp借鉴来的，能够用在任何须要函数的地方。

lambda函数也叫 匿名函数，即，函数没有具体的名称。

总的来讲，lambda函数能够 接收任意多个参数而且 返回单个表达式的值。lambda函数不能包含命令， 包含的表达式不能超过一个。不要试图向 lambda函数中塞入太多的东西；若是你须要更复杂的东西，应该定义一个普通函数，而后想让它多长就多长。（固然，太长的函数也是不推荐的）

lambda函数是一种风格问题。不必定非要使用它们；任意可以使用它们的地方，均可以定义一个单独的普通函数来进行替换。通常将它们用在须要封装的特殊的，非重用代码上，避免令代码中充斥着大量的单行函数。

lambda示例:
# 普通函数
def f(x):
    return x*2

>>>f(3)
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# lambda函数
func = lambda x: x*2
>>>func(3)
6
>>>(lambda x: x*2)(3)
6

为什么使用lambda函数

今天在stackoverflow看到有人提问说Python中为什么使用lambda函数呢？咱们能够从python doc中找到它的使用语法，而且一般我也会被告知能够从函数直接调用lambda函数，显得简洁。可是假若你真的没有真正使用过这个函数，真的很难找到lambda的魅力所在。由于传统编程习惯中，咱们老是为了最求某些简洁而把代码写的很难理解。

咱们来看一个例子：简单的排序，咱们要把：

a =[2,1,3]

这里列表逆序排列，即从大到小排序。咱们可使用sorted函数，很简单：

print sorted(a,reverse=True)

简单的一句就能够搞定了。若是非要在着当中使用lambda函数该如何呢？

print sorted(a,lambda a,b: -cmp(a,b))

这行语句一样达到了效果。可是相比以前的设置reverse=True，后面的lambda….-com(a,b)显得就让人没法理解了。那么lambda函数到底有何用呢，是否是跟普通函数相比仅仅是省去了函数名，因此它一般也被称为“匿名函数”。同时这样的匿名函数，又不能共享在别的地方调用。其实说的没错，lambda在Python这种动态的语言中确实没有起到什么惊天动地的做用，由于有不少 别的方法可以代替lambda。同时，使用lambda的写法有时显得并无那么pythonic。甚至有人提出以后的Python版本要取消 lambda。

回过头来想一想，Python中的lambda真的没有用武之地吗？其实不是的，至少我能想到的点，主要有：

1. 使用Python写一些执行脚本时，使用lambda能够省去定义函数的过程，让代码更加精简。

2. 对于一些抽象的，不会别的地方再复用的函数，有时候给函数起个名字也是个难题，使用lambda不须要考虑命名的问题。

3. 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。

(上段文字摘自《Python每天美味》)

也许咱们刚才举的例子是用了牛刀来杀机了，有些不合适。接下来看看lambad有些场合能带给你那些便利和惊喜。

补充下基础知识：lambda语句中，冒号前是参数，能够有多个，用逗号隔开，冒号右边的返回值。lambda语句构建的实际上是一个函数对象，见证一下：

>>> a = lambda x: x** 2
>>> print a
function <lambda> at 0x029DDE70>

接着举例，对

a = [(1, 2), (3, 1), (5, 10), (11, -3)]

进行排序。咱们分别使用常规自定义函数和lambda函数进行比较，分别为：

def key(x):
     return x[1]   
a = [(1, 2), (3, 1), (5, 10), (11, -3)]
a.sort(key=key)

和

a = [(1, 2), (3, 1), (5, 10), (11, -3)] 
a.sort(key=lambda x: x[1])

这里很明显省去了某些函数的定义。可是前提你要明白lambda的工做原理。还有lambda还能够跟python的filter,map以及reduce函数结合使用，达到某种计算要求。

>>> data = [1,2,3,4,5]
>>> print filter(lambda x : x % 2 ==0,data)
[2, 4]
>>> print map(lambda x:x *2,data)
[2, 4, 6, 8, 10]
>>> print reduce(lambda x,y: x+y, data)
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固然也不是非要用lambda函数不可，前面的map咱们能够写成

print [x * 2  for x in data]

同样的道理，其余两个函数均可以本身自定义。因此到底用不用lambda函数，自行斟酌。最后附上网上看到python用lambda求阶乘的代码，此次你也许会惊讶些：

print   reduce(lambda   x,y:x*y,   range(1,   1001))