Python中的lambda表达式

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目录

1.简约而不简单的lambda表达式

1.1 匿名函数基础

1.2 为什么要使用匿名函数？

1.3 Python 函数式编程

1.简约而不简单的lambda表达式

在Python中，除了常规函数，你应该也会在代码中见到一些“非常规”函数，它们往往很简短，就一行，并且有个很酷炫的名字——lambda，没错，这就是匿名函数。

匿名函数在实际工作中同样举足轻重，正确地运用匿名函数，能让我们的代码更简洁、易读。让我们一起来看下Python中简约而不简单的匿名函数。

1.1 匿名函数基础

匿名函数的一般格式如下，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。

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。

示例1：求一个数的平方

square = lambda x: x**2
square(3)

9

同样的功能，如果是用常规的函数形式，大致如下：

def square(x):
    return x**2
square(3)
 
9

可以看到，匿名函数 lambda 和常规函数一样，返回的都是一个函数对象（function object），它们的用法也极其相似，不过还是有下面几点区别。

第一，lambda 是一个表达式（expression），并不是一个语句（statement）。

所谓的表达式，就是用一系列“公式”去表达一个东西，比如x + 2、 x**2等等；

而所谓的语句，则一定是完成了某些功能，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：

l = [(1, 20), (3, 0), (9, 10), (2, -1)]
l.sort(key=lambda x: x[1]) # 按列表中元组的第二个元素排序
print(l)
# 输出
[(2, -1), (3, 0), (9, 10), (1, 20)]

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了。

第二，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，参考：Language Design Is Not Just Solving Puzzles

1.2 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；模块化代码。

不过，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。那么请问，你还需要像常规函数一样，给它一个定义和名字吗？

答案当然是否定的。这种情况下，函数就可以是匿名的，你只需要在适当的地方定义并使用，就能让匿名函数发挥作用了。

举个例子，如果你想对一个列表中的所有元素做平方操作，而这个操作在你的程序中只需要进行一次，用 lambda 函数可以表示成下面这样：

squared = map(lambda x: x**2, [1, 2, 3, 4, 5])

如果用常规函数，则表示为这几行代码：

def square(x):
    return x**2

squared = map(square, [1, 2, 3, 4, 5])

函数 map(function, iterable) 的第一个参数是函数对象，第二个参数是一个可以遍历的集合，它表示对 iterable 的每一个元素，都运用 function 这个函数。两者一对比，我们很明显地发现，lambda 函数让代码更加简洁明了。

1.3 Python 函数式编程

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

上面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；缺点主要在于限制多，难写。当然，Python 不同于一些语言（比如 Scala），它并不是一门函数式编程语言，不过，Python 也提供了一些函数式编程的特性，值得我们了解和学习。

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

首先是 map(function, iterable) 函数，前面的例子提到过，它表示，对 iterable 中的每个元素，都运用 function 这个函数，最后返回一个新的可遍历的集合。比如刚才列表的例子，要对列表中的每个元素乘以 2，那么用 map 就可以表示为下面这样：

l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = map(lambda x: x * 2, l) # [2， 4， 6， 8， 10]

我们可以以 map() 函数为例，看一下 Python 提供的函数式编程接口的性能。还是同样的列表例子，它还可以用 for 循环和 list comprehension（目前没有统一中文叫法，你也可以直译为列表理解等）实现，我们来比较一下它们的速度：

python3 -mtimeit -s'xs=range(1000000)' 'map(lambda x: x*2, xs)'
2000000 loops, best of 5: 171 nsec per loop

python3 -mtimeit -s'xs=range(1000000)' '[x * 2 for x in xs]'
5 loops, best of 5: 62.9 msec per loop

python3 -mtimeit -s'xs=range(1000000)' 'l = []' 'for i in xs: l.append(i * 2)'
5 loops, best of 5: 92.7 msec per loop

你可以看到，map() 是最快的。因为 map() 函数直接由 C 语言写的，运行时不需要通过 Python 解释器间接调用，并且内部做了诸多优化，所以运行速度最快。

接下来来看 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 或者 False，最后将返回 True 的元素组成一个新的可遍历的集合。

接下来来看 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 或者 False，最后将返回 True 的元素组成一个新的可遍历的集合。

举个例子，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]
new_list = filter(lambda x: x % 2 == 0, l) # [2, 4]

最后我们来看 reduce(function, iterable) 函数，它通常用来对一个集合做一些累积操作。function 同样是一个函数对象，规定它有两个参数，表示对 iterable 中的每个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。

举个例子，我想要计算某个列表元素的乘积，就可以用 reduce() 函数来表示：

l = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x * y, l) # 1*2*3*4*5 = 120

当然，类似的，filter() 和 reduce() 的功能，也可以用 for 循环或者 list comprehension 来实现。

通常来说，在我们想对集合中的元素进行一些操作时，如果操作非常简单，比如相加、累积这种，那么我们优先考虑 map()、filter()、reduce() 这类或者 list comprehension 的形式。至于这两种方式的选择：

• 在数据量非常多的情况下，比如机器学习的应用，那我们一般更倾向于函数式编程的表示，因为效率更高；
• 在数据量不多的情况下，并且你想要程序更加 Pythonic 的话，那么 list comprehension 也不失为一个好选择。

不过，如果你要对集合中的元素，做一些比较复杂的操作，那么，考虑到代码的可读性，我们通常会使用 for 循环，这样更加清晰明了。