概述
python 中的 lambda 比较简单，只是作为创建匿名函数来使用
- lambda 只是一个表达式,而不是一个代码块。类似于 C++ 中的 define ,但比 define 要简单.Python 中的 lambda 只能封装有限的逻辑进去。
- lambda 拥有自己的全名空间，且不能访问自有参数列表之外及全局的参数。
语法
labmda 函数的语法只包含一个语句：
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lambda [arg ...] : exception |
lambda 可以传入多个参数，使用逗号 "," 分隔。 exception 使用这些参数进行运算并将结果返回。这里的 exception 隐藏了 return 关键词。 示例：
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fun = lambda a,b,c : a+b+c print "call fun(1,2,3) : " , fun(1,2,3) |
以上输出：
在 python 中的使用
lambda 的使用比较灵活。例如可以在函数内部定义匿名函数，实现简单逻辑并在函数内部使用。另一个常见的应用场景则是作为匿名函数对象在迭代器中使用。比如：
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map(function, iterable, ...) filter(function, iterable) reduce(function, iterable[, initializer]) |
- map : 对迭代器招待 function 操作，并将操作后的 list 返回
- filter : function 应该返回一个布尔值，对迭代器操作为 False 的，将从 List 里排除
- reduce : 对迭代器进行累计操作，即将上一次操作的结果作为function 的第一个参数进行下一次操作。reduce 最后一个参数作为可选参数，将在首先参与运算。
这几个函数的一般用法如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 |
def funMap(val): val = val + 1 return val def funFilter(val): return val % 2 == 0 def funReduce(x,y): return x+y #main========== #构造数组 lst = map(funMap,range(0,11)) print lst #过滤出数组中的偶数 lst = filter(funFilter,lst) print lst #将数组中的每个数累加(首先加10) print reduce(funReduce,lst,10) |
可以看到，我们需要为每个函数再定义一个函数，作为参数传入。 如果我们使用 lambda, 可以简化这些工作：
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#构造数组 lst = map(lambda x : x + 1, range(0,11)) print lst #过滤出数组中的偶数 lst = filter(lambda x : x % 2 == 0, lst) print lst #将数组中的每个数累加(首先加10) print reduce(lambda x,y : x + y, lst, 10) |
上面两种写法都输出：
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[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] [2, 4, 6, 8, 10] 40 |
但是，显然使用lambda的写法更加优雅。
