(二十)python 3 匿名函數

匿名函數lambda

Python使用lambda關鍵字創造匿名函數。所謂匿名，意即不再使用def語句這樣標準的形式定義一個函數。這種語句的目的是由于性能的原因，在調用時繞過函數的棧分配。其語法是：

lambda [arg1[, arg2, ... argN]]: expression

其中，參數是可選的，如果使用參數的話，參數通常也會在表達式之中出現。

無參數

# 使用def定義函數的方法
def true():return True#等價的lambda表達式
>>> lambda :True
<function <lambda> at 0x0000000001E42518># 保留lambda對象到變量中，以便隨時調用
>>> true = lambda :True
>>> true()
True

一個參數　

# 使用def定義的函數
def add( x, y ):return x + y# 使用lambda的表達式
lambda x, y: x + y# lambda也允許有默認值和使用變長參數
lambda x, y = 2: x + y
lambda *z: z# 調用lambda函數
>>> a = lambda x, y: x + y
>>> a( 1, 3 )
4
>>> b = lambda x, y = 2: x + y
>>> b( 1 )
3
>>> b( 1, 3 )
4
>>> c = lambda *z: z
>>> c( 10, 'test')
(10, 'test')

lambda是單個的表達式，不是一個代碼塊 lambda的設計是為了滿足簡單函數的場景，僅能封裝有限的邏輯，有復雜邏輯的情況有def來處理，所以lambda的功能要比def小的多　　

lambda表達式是可以嵌套的（閉包）

>>> action = (lambda x : (lambda y : x + y))
>>> a = action(10)
>>> a(5)
15

匿名函數的使用　　

匿名函數通常被用作高階函數(higher-order function,參數為函數的函數)的參數。比如，幾個內置函數：filter(),map(),reduce()。下面我們分別看看這幾個函數的用法及達到相同效果的python另一種特征的用法

filter函數

>>> list = [1, 2, 3]
>>> result = filter(lambda x: x%2==0, list)
>>> result
[2]
>>> result = [x for x in list if x%2==0]
>>> result
[2]

map函數

>>> result = map(lambda x: x*2, list)
>>> result
[2, 4, 6]
>>> result = [x*2 for x in list]
>>> result
[2, 4, 6]

reduce函數

>>> result = reduce(lambda x, y: x+y,list)
>>> result
6
>>> result = sum(list)
>>> result
6

跳轉表(jump table)　

lambda的另一種用法是用來編寫跳轉表,也就是行為列表或字典，能按需執行特定的動作。

>>> key = "get"
>>> {"abc":(lambda : 2 + 2),"bcd" : (lambda : 3 + 3), "get" : (lambda : 4 + 4)}

[key]()
8

　　

注意問題：

x = 10
a = lambda y: y + xx = 20 
b = lambda y: y + x#猜想一下：a(10) 和 b(10)返回的結果是什么？如果你認為結果是20 和 30，那么就錯了print(a(10))  ##輸出：30print(b(10))  ##輸出：30

lambda表達式中的x是一個自由變量， 是在運行時綁定值，而不是定義時就綁定，即lambda表達式中的x是執行時的值，這與函數的默認值參數定義是不同的。例如：

x = 15
print(a(10))  ##輸出：25x = 3
print(a(10)) ##輸出：13

如果想讓匿名函數，在定義時就捕獲到參數值，可以將那個參數值定義成默認參數即可，例如：

m = 4
c = lambda n, m = m: m + nprint(c(10))  ##輸出：14m = 2
print(c(10))  ##輸出：14

　　

有時候，可能會不恰當的使用lambda表達式。 比如，通過在一個循環或列表推導中創建一個lambda表達式列表，并期望函數能在定義時就記住每次的迭代值。例如：

funcs = [lambda x: x+n for n in range(3)]
for f in funcs:print(f(0))# 2
# 2
# 2

但是實際效果是，n的值為迭代的最后一個值。將參數值設置為默認參數，才能得到想要的效果，修改代碼如下：

funcs = [lambda x, n = n: x+n for n in range(3)]
for f in funcs:print(f(0))# 0
# 1
# 2

　　

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