Python 学习入门——lambda
lambda函数也叫匿名函数,即,函数没有具体的名称。先来看一个最简单例子:
def f(x):
return x**2
print f(4)
Python中使用lambda的话,写成这样
g = lambda x : x**2
print g(4)
lambda表达式在很多编程语言都有对应的实现。比如C#:
var g = x => x**2
Console.WriteLine(g(4))
那么,lambda表达式有什么用处呢?很多人提出了质疑,lambda和普通的函数相比,就是省去了函数名称而已,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作用,因为有很多别的方法能够代替lambda。同时,使用lambda的写法有时显得并没有那么pythonic。甚至有人提出之后的Python版本要取消lambda。
回过头来想想,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可以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不需要考虑命名的问题。
3. 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。
lambda基础
lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号右边的返回值。lambda语句构建的其实是一个函数对象,见证一下:
g = lambda x : x**2
print g
<function <lambda> at 0x00AFAAF0>
C#3.0开始,也有了lambda表达式,省去了使用delegate的麻烦写法。C#中的lambda表达式关键字是=>,看下面的一个例子:
var array = new int[] {2, 3, 5, 7, 9};
var result = array.Where(n => n > 3); // [5, 6, 9]
C#使用了扩展方法,才使得数组对象拥有了像Where,Sum之类方便的方法。Python中,也有几个定义好的全局函数方便使用的,他们就是filter, map, reduce。
>>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
>>>
>>> print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)
[18, 9, 24, 12, 27]
>>>
>>> print map(lambda x: x * 2 + 10, foo)
[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]
>>>
>>> print reduce(lambda x, y: x + y, foo)
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非lambda不可?
上面例子中的map的作用,和C#的Where扩展方法一样,非常简单方便。但是,Python是否非要使用lambda才能做到这样的简洁程度呢?在对象遍历处理方面,其实Python的for..in..if语法已经很强大,并且在易读上胜过了lambda。比如上面map的例子,可以写成:
print [x * 2 + 10 for x in foo]
非常的简洁,易懂。filter的例子可以写成:
print [x for x in foo if x % 3 == 0]
同样也是比lambda的方式更容易理解。
所以,什么时候使用lambda,什么时候不用,需要具体情况具体分析,只要表达的意图清晰就好。一般情况下,如果for..in..if能做的,我都不会选择lambda。
lambda broken?
在数学教学中,经常会使用到lambda,比如有一位老兄就遇到这样一个问题。他想创建一个函数数组fs=[f0,...,f9] where fi(n)=i+n. 于是乎,就定义了这么一个lambda函数:
fs = [(lambda n: i + n) for i in range(10)]
但是,奇怪的是,
>>> fs[3](4)
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>>> fs[4](4)
13
>>> fs[5](4)
13
结果并没有达到这位老兄的预期,预期的结果应该是:
>>> fs[3](4)
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>>> fs[4](4)
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>>> fs[5](4)
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问题其实出在变量i上。上面的代码换个简单的不使用lambda的缩减版本:
i = 1
def fs(n):
return n + i
print fs(1) # 2
i = 2
print fs(1) # 3
可见,上面没有达到预期的原因是lambda中的i使用的是匿名函数外的全局变量。修改一下:
fs = [(lambda n, i=i : i + n) for i in range(10)]
>>> fs[3](4)
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>>> fs[4](4)
8
>>> fs[5](4)
9
python中的reduce
python中的reduce内建函数是一个二元操作函数,他用来将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给reduce中的函数 func()(必须是一个二元操作函数)先对集合中的第1,2个数据进行操作,得到的结果再与第三个数据用func()函数运算,最后得到一个结果。
如:
Python代码
- def myadd(x,y):
- return x+y
- sum=reduce(myadd,(1,2,3,4,5,6,7))
- print sum
#结果就是输出1+2+3+4+5+6+7的结果即28
当然,也可以用lambda的方法,更为简单:
Python代码
- sum=reduce(lambda x,y:x+y,(1,2,3,4,5,6,7))
- print sum
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f = lambda x, y, z: x + y + z # returns a function that can optionally be assigned a name. def func: