基础篇 匿名函数

匿名函数基础

首先,什么是匿名函数呢?以下是匿名函数的格式:

lambda argument1, argument2,... argumentN : expression

我们可以看到,匿名函数的关键字是 lambda,之后是一系列的参数,然后用冒号隔开,最后则是由这些参数组成的表达式。我们通过几个例子看一下它的用法:

square = lambda x: x**2
square(3)
# 输出
9

这里的匿名函数只输入一个参数 x,输出则是输入 x 的平方。因此当输入是 3 时,输出便是 9。如果把这个匿名函数写成常规函数的形式,则是下面这样:

def square(x):
    return x**2
square(3)

# 输出
9
  1. lambda 是一个表达式(expression),并不是一个语句(statement)。
  • 表达式,就是用一系列“公式”去表达一个东西,比如x + 2x**2等等;

  • 语句,完成了某些功能,比如赋值语句x = 1完成了赋值,print 语句print(x)完成了打印,条件语句 if x < 0:完成了选择功能等等。

    因此,lambda 可以用在一些常规函数 def 不能用的地方,比如,lambda 可以用在列表内部,而常规函数却不能:

    [(lambda x: x*x)(x) for x in range(10)]
    # 输出
    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
    

    再比如,lambda 可以被用作某些函数的参数,而常规函数 def 也不能

    # 按列表中元祖的第二个元素排序
    l = [(1, 20), (3, 0), (9, 10), (2, -1)]
    l.sort(key=lambda x: x[1]) 
    print(l)
    # 输出
    [(2, -1), (3, 0), (9, 10), (1, 20)]
    
    # 字典排序
    d = {'mike': 10, 'lucy': 2, 'ben': 30}
    sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    

    常规函数 def 必须通过其函数名被调用,因此必须首先被定义。但是作为一个表达式的 lambda,返回的函数对象就不需要名字。

  1. lambda 的主体是只有一行的简单表达式,并不能扩展成一个多行的代码块。

    这其实是出于设计的考虑。Python 之所以发明 lambda,就是为了让它和常规函数各司其职:lambda 专注于简单的任务,而常规函数则负责更复杂的多行逻辑。关于这点,Python 之父 Guido van Rossum 曾发了一篇文章解释,你有兴趣的话可以自己阅读。

为什么要使用匿名函数?

理论上来说,Python 中有匿名函数的地方,都可以被替换成等价的其他表达形式。一个 Python 程序是可以不用任何匿名函数的。不过,在一些情况下,使用匿名函数 lambda,可以帮助我们大大简化代码的复杂度,提高代码的可读性。通常,我们用函数的目的无非是这么几点:

  • 减少代码的重复性;

    如果你的程序在不同地方包含了相同的代码,那么我们就会把这部分相同的代码写成一个函数,并为它取一个名字,方便在相对应的不同地方调用

  • 模块化代码

    如果你的一块儿代码是为了实现一个功能,但内容非常多,写在一起降低了代码的可读性,那么通常我们也会把这部分代码单独写成一个函数,然后加以调用。

再试想一下这样的情况。你需要一个函数,但它非常简短,只需要一行就能完成;同时它在程序中只被调用一次而已,用匿名函数比较合适

Python 函数式编程

最后,我们一起来看一下,Python 的函数式编程特性,这与我们今天所讲的匿名函数 lambda,有着密切的联系。所谓函数式编程,是指代码中每一块都是不可变的(immutable),都由纯函数(pure function)的形式组成。这里的纯函数,是指函数本身相互独立、互不影响,对于相同的输入,总会有相同的输出,没有任何副作用。举个很简单的例子,比如对于一个列表,我想让列表中的元素值都变为原来的两倍,我们可以写成下面的形式:

def multiply_2(l):
    for index in range(0, len(l)):
        l[index] *= 2
    return l

这段代码就不是一个纯函数的形式,因为列表中元素的值被改变了,如果我多次调用 multiply_2() 这个函数,那么每次得到的结果都不一样。要想让它成为一个纯函数的形式,就得写成下面这种形式,重新创建一个新的列表并返回。

def multiply_2_pure(l):
    new_list = []
    for item in l:
        new_list.append(item * 2)
    return new_list

函数式编程的优点,主要在于其纯函数和不可变的特性使程序更加健壮,易于调试(debug)和测试.

Python 主要提供了这么几个函数:map()、filteer() 和 reduce(),通常结合匿名函数 lambda 一起使用。

  • map(function, iterable)函数,它表示,对iterable中的每个元素,都运用function这个函数,最后返回一个列表(py2)或者迭代器(py3)。

例子,计算列表中元素的平方

l = [1, 2, 3, 4, 5]
map(lambda x: x**2, l)
  • filter(function,iterable)函数,它和map函数类似,function同样表示一个函数对象,filter()函数表示对iterable中的每个元素,都使用function判断,并返回True或False,最后将返回True的元素组成一个列表(py2)或者迭代器(py3)。

例子,比如我要返回一个列表中的所有偶数,可以写成下面这样:

l = [1, 2, 3, 4, 5]
filter(lambda x: x % 2 == 0, l) # [2, 4]
  • reduce(function, iterable)函数,它通常用来对一个集合做一些累计操作。function同样是一个函数对象,规定它有两个参数,表示iterabe中的元素以及上一次调用后的结果,运用function进行计算,所以最后返回的是一个单独的数值。

例子,计算阶乘

#from functools import reduce python3
l =[1,2,3,4,5]
reduce(lambda x, y: x*y, l)

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