Python lambda函数|极客教程

Python中的lambda关键字可用来快速声明小型匿名函数。lambda函数的行为与使用def关键字声明的常规函数一样，可以用于所有需要函数对象的地方。

下面定义一个简单的lambda函数，用于进行加法运算：

>>> add = lambda x, y: x + y
>>> add(5, 3)
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用def关键字能声明相同的add函数，但稍微冗长一些：

>>> def add(x, y):
...     return x + y
>>> add(5, 3)
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你可能想知道lambda有什么独特之处：如果只是比用def声明函数稍微方便一点，那有什么大不了的？

来看下面的例子，同时脑海里要记着函数表达式这个概念：

>>> (lambda x, y: x + y)(5, 3)
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发生了什么呢？这里用lambda内联定义了一个加法函数，然后立即用参数5和3进行调用。

从概念上讲，lambda表达式lambda x，y：x + y与用def声明函数相同，但从语法上来说表达式位于lambda内部。两者的关键区别在于，lambda不必先将函数对象与名称绑定，只需在lambda中创建一个想要执行的表达式，然后像普通函数那样立即调用进行计算。

在继续学习之前，最好先自己尝试一下前面的代码示例来深入理解其中的含义。我自己当初花了不少时间才掌握这些内容。如果你在理解这些知识的时候花费了一点时间，不用担心，这是值得的。

lambda和普通函数定义之间还有另一个语法差异。lambda函数只能含有一个表达式，这意味着lambda函数不能使用语句或注解（annotation），甚至不能使用返回语句。

那么应该如何从lambda返回值呢？执行lambda函数时会计算其中的表达式，然后自动返回表达式的结果，所以其中总是有一个隐式的返回表达式。因此有些人把lambda称为单表达式函数。

Python lambda函数 lambda的使用场景

应该在什么时候使用lambda函数呢？从技术上讲，每当需要提供一个函数对象时，就可以使用lambda表达式。而且，因为lambda是匿名的，所以不需要先分配一个名字。

因此，lambda能方便灵活地快速定义Python函数。我一般在对可迭代对象进行排序时，使用lambda表达式定义简短的key函数：

>>> tuples = [(1, 'd'), (2, 'b'), (4, 'a'), (3, 'c')]
>>> sorted(tuples, key=lambda x: x[1])
>[(4, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (1, 'd')]

上面的例子按照每个元组中的第2个值对元组列表进行排序。在这种情况下，用lambda函数能快速修改排序顺序。下面是另一个排序示例：

>>> sorted(range(-5, 6), key=lambda x: x * x)
[0, -1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4, -5, 5]

前面展示的两个示例在Python内部都有更简洁的实现，分别是operator.itemgetter()和abs()函数。但我希望你能从中看出lambda带来的灵活性。想要根据某个键值的计算结果对序列排序？没问题，现在你应该知道怎么做了。

lambda还有一个有趣之处：与普通的嵌套函数一样，lambda也可以像词法闭包那样工作。

词法闭包是什么？这只是对某种函数的一个奇特称呼，该函数能记住来自某个封闭词法作用域的值，即使程序流已经不在作用域中也不例外。下面用一个（相当学术的）例子来演示这个思想：

>>> def make_adder(n):
...     return lambda x: x + n

>>> plus_3 = make_adder(3)
>>> plus_5 = make_adder(5)

>>> plus_3(4)
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>>> plus_5(4)
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在上面的例子中，即使n是在make_adder函数（封闭的作用域）中定义的，但x + n lambda仍然可以访问n的值。

有时，与def关键字声明的嵌套函数相比，lambda函数可以更清楚地表达程序员的意图。不过说实话，lambda的应用并不广泛，至少我在写代码时很少用，所以下面再多说几句。

Python lambda函数不应过度使用lambda

虽然我希望本节能激发你探索lambda函数的兴趣，但现在是时候告诫你，应该非常小心谨慎地使用lambda函数。

若工作代码用到了lambda，虽然看起来很“酷”，但实际上对自己和同事都是一种负担。如果想使用lambda表达式，那么请花几秒（或几分钟）思考，为了获得你所期望的结果，这种方式是否真的最简洁且最易维护。

例如，用下面这种方式少写两行代码很蠢。虽然在技术上可行且足够花哨，但会让那些工期很紧并且需要快速修复bug的人觉得难以理解：

# 有害：
>>> class Car:
...     rev = lambda self: print('Wroom!')
...     crash = lambda self: print('Boom!')

>>> my_car = Car()
>>> my_car.crash()
'Boom!'

将lambda和map()或filter()结合起来构建复杂的表达式也很难让人理解，此时用列表解析式或生成器表达式通常会清晰不少：

# 有害：
>>> list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(16)))
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

# 清晰：
>>> [x for x in range(16) if x % 2 == 0]
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

如果你发现自己在用lambda表达式做非常复杂的事，那么可以考虑定义一个有恰当名称的独立函数。

从长远来看，少敲一些代码并不重要，同事（以及未来的自己）并不喜欢花哨的炫耀，而是喜欢清晰可读的代码。