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python | lambda 表达式

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python 的匿名函数。

lambda介绍

lambda是python中的一个关键字，实际开发中常用lambda表达式的方式创建匿名函数，比如 lambda a, b: a+b，表示定义了一个匿名函数，该函数包含a、b两个参数，并返回a与b的和。lambda表达式返回的是一个函数对象，可通过函数对象来调用定义的匿名函数，比如my_func = lambda a, b: a+b，my_func(2, 3)则表示调用lambda定义的匿名函数；(lambda a, b: a + b)(2, 3)则是另一种调用方式，具体操作如下：

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>>> my_func = lambda a, b: a + b
>>> type(my_func)
<type 'function'>
>>> my_func
<function <lambda> at 0x0000000002E60438>
>>> my_func(2, 3)
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>>> (lambda a, b: a + b)(2, 3)
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剖析lambda创建匿名函数

lambda定义匿名函数的格式为：lambda parameters: expression，其中parameters表示定义一个或多个参数，参数类型与def一样，支持普通参数、默认参数、可变参数、关键字参数。lambda定义的匿名函数等价于如下的函数定义：

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def <lambda> (parametes):
    return expression
  • <lambda>指函数名称

比如：lambda x: x + 2等价于 def func_name(x): return x + 2；lambda a, b: a ** b等价于def func_name(a, b): return a ** b。其中func_name是自定义的函数名，我们也可以通过dis工具分析def与lambda定义的两类函数的字节码的关系：

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>>> import dis
>>> def my_func(a, b, c):
        return (a + b) * c

>>> dis.dis(my_func)
  3           0 LOAD_FAST                0 (a)
              3 LOAD_FAST                1 (b)
              6 BINARY_ADD          
              7 LOAD_FAST                2 (c)
             10 BINARY_MULTIPLY     
             11 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(lambda a, b, c: (a + b) * c)
  2           0 LOAD_FAST                0 (a)
              3 LOAD_FAST                1 (b)
              6 BINARY_ADD          
              7 LOAD_FAST                2 (c)
             10 BINARY_MULTIPLY     
             11 RETURN_VALUE

可知，两个函数分别都是先对a、b变量做引用的push stack操作，然后执行相加，

紧接着对变量c做push stack操作，接着与a、b的和进行相乘，最后返回结果

再次说明lambda parameters: expression 等价于 def <lambda> (parametes): return expression

lambda特点

lambda是一个表达式，而不是一个语句

  • lambda_expr ::= “lambda” [parameter_list]: expression

lambda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

Python文档说到，lambda不能包含语句，这是因为Python的语法框架无法处理嵌套在表达式中的语句。lambda可以接收多个参数，但只能有一个包含这些参数计算的表达式。这意味着lambda中不会含有if... elif... else 或者 try... except等语句，lambda的设计主要是用来计算简单的任务。

lambda使用场景

在平时的开发过程中，使用def而非lambda定义函数足够完成各种功能的开发，但适当的使用lambda能够让我们的代码更加简洁明了。那在什么样的场景下推荐使用lambda呢？

一个小的功能函数，只需要一行就能完成，且只会被调用一次

比如要对整数列表中的所有元素添加存储单位的操作：

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>>> def add_unit(num):
        return '{}mb'.format(num)

>>> map(add_unit, range(5))
['0mb', '1mb', '2mb', '3mb', '4mb']

>>> map(lambda n: '{}mb'.format(n), range(5))
['0mb', '1mb', '2mb', '3mb', '4mb']

编程中与高阶函数联合使用

实际开发中，lambda更多的是与map、filter、reduce等高阶函数搭配使用，因为这些函数中需要接收函数对象作为参数，使用lambda达到了既定义函数又传递函数的目的，比如map(lambda x: x ** 2, range(5))，这里的lambda x: x ** 2先定义函数，然后将此函数对象作为参数传递给map；如果是def则需要首先在外部定义这个函数，而不能在map函数中直接通过def来定义，map(def..., range(5))，Python不允许这样的语法。

lambda注意点

上面讲到lambda的特点是只能有一个表达式，使用lambda的目的是为了让代码更加简洁明了，所以在使用过程中需要注意以下几点：

  • lambda专注完成简单的任务，其表达式要易读
    -不推荐在编码中为了使用lambda而将表达式写的很繁琐，就像Python文档中说到的reduce(lambda a, b: (0, a[1] + b[1]), items)[1]这个表达式，你能很快看出lambda函数的意图吗？答案是不能，所以对于复杂点的逻辑，最好不要用lambda

  • 程序中多处都会用一个小函数功能，则建议用def定义这个小函数

    • 对列表中的数字求平方，lambda表达式为lambda n: n ** 2，简单，易读。如果程序中不止一处需要对数字求平方，若均使用lambda，则显得代码冗余

  • 开发中先def，后lambda

    • 在实际开发过程中，我倾向于把不管什么类型的函数均先通过def来定义，等程序开发接近尾声的时候，再依据简单任务、只用一次的原则看看把哪些def定义的函数可以替换成lambda匿名函数，并写上必要的注释

谨慎使用lambda

其实从Python文档函数式编程的说明部分可以了解到，文档作者倾向于不使用lambda，原因就是lambda的单个表达式、无法扩展多行代码块等自身的功能限制。所以我们一定要秉持小函数、简单任务、只用一次的原则来决定是否要用lambda，千万别写出了大家半天都看不太明白的lambda表达式

请我喝杯咖啡吧～