『Python基础-14』匿名函数 `lambda`
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内容图文
匿名函数和关键字lambda
- 匿名函数就是没有名称的函数，也就是不再使用def语句定义的函数
- 在Python中,如果要声匿名函数，则需要使用
lambda关键字 - 使用lambda声明的匿名函数能接收任何数量的参数,但只能返回一个表达式的值。
- 匿名函数不能直接调用priht()，因为lambda需要一个表达式。
- 匿名函数的用处:
- 当我们要对两个数进行运算，如果希望声明的函数支持所有的运算，可以将匿名函数作为函数参数传递。
- 匿名函数还通常作为内置函数的参数来使用
匿名函数lambda和普通函数def的区别
- def创建的函数是有名称的，而lambda没有函数名称，这是最明显的区别之一。
- lambda返回的结果通常是一个对象或者一个表达式，它不会将结果赋给一个变量，而def可以。
- lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多，而def是一个语句。
- lambda表达式的冒号后面只能有一个表达式，def则可以有多个.
- 像if或for等语句不能用于lambda中， def则可以。
- lambda一般用来定义简单的函数，而def可以定义复杂的函数。
- lambda函数不能共享给别的程序调用，def可以。
为什么要用到匿名函数lambda？
因为简单 、简洁，它能很快的写函数，非常适用于小型函数，能在一行命令将函数表达完整。
申明lamnda的格式:
lambda 变量1，变量2,···变量n ：运算表达式例一:
# 定义一个计算三数相加的匿名函数
f=lambda x,y,z : x+y+y # x,y,z表示匿名函数的参数; x+y+z表示的返回的结果
f(1,2,3) # 执行匿名函数
例二:
# 通过匿名函数判断数字是否是偶数
is_num = lambda num: True if num % 2 == 0 else False
# 执行匿名函数
result = is_num(1)
print(result)匿名函数的应用
应用一: 作为函数的参数传递
- 示例(1):匿名函数作自定义函数的参数
#定义函数
def myFunc(num1,num2,option):
print('num1 = %d'%num1)
print('num2 = %d'%num2)
print('num1 + num2 = %d'%option(num1,num2))
#调用函数
myFunc(3,5,lambda x,y:x+y)上述代码运行结果:
num1 = 3
num2 = 5
num1 + num2 = 8- 示例(2): 作为内置函数的参数
#定义一个列表，列表中的元素是字典
stus = [{'name':'xiaoming','age':18},
{'name':'xiaohong','age':19},
{'name':'xiaoxue','age':17}]
#实现列表中的元素按ｎａｍｅ排序
stus.sort(key = lambda x:x['name'])
print('列表中的元素按ｎａｍｅ排序:', stus)
#实现列表中的元素按ａｇｅ排序
stus.sort(key = lambda x:x['age'])
print('列表中的元素按ａｇｅ排序:', stus)上述代码运行结果:
列表中的元素按ｎａｍｅ排序: [{'name': 'xiaohong', 'age': 19}, {'name': 'xiaoming', 'age': 18}, {'name': 'xiaoxue', 'age': 17}]
列表中的元素按ａｇｅ排序: [{'name': 'xiaoxue', 'age': 17}, {'name': 'xiaoming', 'age': 18}, {'name': 'xiaohong', 'age': 19}]- 示例(3): 匿名函数和普通函数都是函数，都是可以作为函数的参数使用的
# 使用一个变量sum保存sum_num函数的内存地址
sum = sum_num
# 执行函数
result = sum(1, 2)
print(result)
def calc(num1, num2, func_name):
result = func_name(num1, num2)
print("func_name:", id(func_name))
return result
# 匿名函数作为函数的参数使用
result = calc(1, 2, func)
print(result)
# 普通函数也可以作为函数的参数使用
result = calc(5, 2, sum_num)
print(result)应用二:将lambda函数赋值给一个变量，通过这个变量间接调用该lambda函数。
add=lambda x, y: x+y
print(add(1,2))上述代码中,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便成为具有加法功能的函数。例如，执行打印add(1,2)，输出为3。
应用三:传递一个函数的结果作为另一个函数的参数
- 经常可以见到如下调用：
import thread, time
thread.start_new_thread(lambda : (thread.interrupt_main(), ), ()) - lambda在这里的作用是传递一个函数的结果作为另一个函数的参数，例如：
def perform( fun, *args ):
fun( *args )
def action1( args ):
pass
def action2( args ):
pass
perform( action1 )
perform( action2, p )
perform( action3, p, r )可以被方便的写成：
def Perform(f):
f()
Perform(lambda: Action1())
Perform(lambda: Action2(p))
Perform(lambda: Action3(p, r))应用四:在内置函数中使用
1， 用在过滤函数filter中，指定过滤列表元素的条件：
filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])上述代码运行结果:
[3, 6, 9]2， 用在排序函数sorted中，指定对列表中所有元素进行排序的准则：
sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))上述代码运行结果:
[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]另外一个例子:
# 匿名函数可以结合sort方法使用，完成数据的排序
my_list = [{"name": "zs", "age": 18}, {"name": "ls", "age": 28}]
# 默认是按照升序排序的
# ([参数])-> any 表示匿名函数
# 下面的代码解释: 变量列表，给匿名函数传入一个字典，根据字典name的value值进行排序
# my_list.sort(key=lambda x: x["name"])
# print(my_list)
# 根据年龄进行排序，然后进行数据反转，完成降序
my_list.sort(key=lambda x: x["age"],reverse=True)
print(my_list)3， 用在reduce函数中，指定列表中两两相邻元素的结合条件
reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])上述代码运行结果:
'1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'4， 用在map函数中，指定对列表中每一个元素的共同操作
map(lambda x: x+1, [1, 2,3])上述代码运行结果:
[2, 3, 4]5， 从另一函数中返回一个函数，常用来实现函数装饰器(Wrapper)，例如python的function decorators
def transform(n):
return lambda x: x + n
f = transform(3)
print f(3)上述代码运行结果:
7匿名函数特点：
1.只能有一个表达式
2.不用return，默认return结果
3.不需要名字，防止函数名重复
4.是对象，可赋值给一个变量
参考:
内容总结
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