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lambda 是一种匿名函数的定义方式,也称为 lambda 函数。它不需要为函数命名,这使得在需要临时或一次性的函数功能时非常方便,通常只需要一行代码即可完成函数的定义。
为什么说它简洁呢,来看一组对比:
【传统函数】
def add_def(a, b):
return a + b
print(add_def(2, 3))
【lambda函数】
add_lambda = lambda a, b: a + b
print(add_lambda(2, 3))
使用传统函数使用2行代码,使用 lambda 函数仅需要1行代码,从代码量来讲确实简洁,如果代码量大,使用传统函数更容易阅读。所以一般只有在逻辑简单的情况使用 lambda 函数最合适。
lambda 由2部分组成(关键字:表达式)
lambda : 表达式
用一个最简单的表达式来举例:
lambda: "Hello, World!"
结果(匿名函数):
正常情况下,我们是通过 lambda 来定义一个匿名函数,比如:
func = lambda : 1+1
通过 lambda 来定义一个匿名函数(func),我们可以直接调用这个函数,也支持向函数传参。
匿名函数本身就是函数的一种,所以它也支持传参,语法如下:
lambda 参数 : 表达式
定义1个参数的例子
func = lambda x: x**2
我们定义一个名为func的匿名函数,调用时与正常情况下传参即可
func(3) # 传入一个参数
定义多个参数也是同样的方法
func = lambda x,y,z: x+y+z
调用函数时传入多个参数
func(3,4,5)
当然了,参数同样支持默认值
func = lambda x=10,y=20,z=30: x+y+z
调用时可以使用默认值或自定义的值,与传统函数没有区别
func() # 使用默认值
func(x=20) # 使用部分默认值
func(1,2,3) # 不使用默认值
也支持可变参数(语法:*参数名)
func = lambda *args: sum(args)
调用参数时没有数量限制
func(10) # 传入1个参数
func(10, 20, 30, 40) # 传入多个参数
lambda 支持与条件语句一起使用,语法如下:
lambda 参数 : 条件语句
比如简单的三目运算:
func = lambda x: True if x > 0 else False
通过传入的参数判断是否大于0,如果大于0返回True,否则返回False
func(2) # 传入一个大于0的参数
多条件可以使用多个 if
func = lambda x: "大于0" if x > 0 else "小于0" if x < 0 else "等于0"
如果参数是字符串,返回字符串的长度,否则返回-1
func = lambda x: len(x) if isinstance(x, str) else -1
更加复杂一点的判断
func = lambda x: True if (x > 0) and (x % 2 == 0) else False
处理列表的元素还需要借助 filter 函数,用于过滤序列(列表、元组等)。它的语法如下:
filter(函数, 序列)
利用一个函数来对序列进行判断,该函数返回True保留元素,返回False则不保留元素。
【案例一】过滤元素的偶数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
也可以直接定义1~10的偶数列表
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(1, 11)))
【案例二】过滤元素的奇数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
odd_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 != 0, numbers))
【案例三】过滤字符串长度大于3的元素
names = ["AAA", "BBBB", "CCCCC", "DDD"]
long_names = list(filter(lambda name: len(name) > 3, names))
【案例四】过滤出空元素
L = ["AAA", "BB", "", "DDD", ""]
non_empty = list(filter(lambda l: l != "", L))
【案例一】将值排序
age = {"小李": 18, "小王": 27, "小张": 23}
# 升序
sorted_age = dict(sorted(age.items(), key=(lambda item: item[1]) ))
# 降序
sorted_age = dict(sorted(age.items(), key=(lambda item: item[1]), reverse=True))
复杂一点的字典也是使用同样的方式处理
students = [
{"姓名": "小李", "年龄": 18, "成绩": "A"},
{"姓名": "小王", "年龄": 20, "成绩": "B"},
{"姓名": "小张", "年龄": 19, "成绩": "A"},
{"姓名": "小徐", "年龄": 21, "成绩": "C"}
]
sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x["年龄"]) # 通过年龄排序
【案例二】保留值大于20的键值对
age = {"小李": 18, "小王": 27, "小张": 23}
passed_age = dict(filter(lambda item: item[1] >= 20, age.items()))
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