【一】匿名函数的定义
在 Python 里有两类函数：
- 第一类：用
def关键词定义的正规函数- 第二类：用
lambda关键词定义的匿名函数
- Python 使用
lambda关键词来创建匿名函数，而非def关键词
lambda argument_list: expression
lambda:定义匿名函数的关键词。argument_list:函数参数，它们可以是位置参数、默认参数、关键字参数，和正规函数里的参数类型一样。::冒号，在函数参数和表达式中间要加个冒号。expression:只是一个表达式，输入函数参数，输出一些值。
expression中没有 return 语句，因为 lambda 不需要它来返回，表达式本身结果就是返回值。匿名函数拥有自己的命名空间，且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
【二】匿名函数的使用
【1】引入
- 有名函数
# 这是一个有名函数，定义一个参数
def sqr(x):
# 返回值为参数的平方
return x ** 2
# 打印函数的调用地址
print(sqr)
# <function sqr at 0x000000BABD3A4400>
- 列表推导式
# 这是一个列表推导式[函数名(参数) for x in range(次数)]
y = [sqr(x) for x in range(10)]
# 打印返回值
print(y)
# 返回值为一个列表：[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
【2】单参数匿名函数
def sqr(x):
# 返回值为参数的平方
return x ** 2
# 匿名函数语法结构：变量名 = lambda 参数: 返回值
lbd_sqr = lambda x: x ** 2
# 打印变量名
print(lbd_sqr)
# 这里可以看到返回值为 lambda 类型
# <function <lambda> at 0x000000BABB6AC1E0>
# 使用：列表推导式 + 匿名函数
y = [lbd_sqr(x) for x in range(10)]
print(y)
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
【3】多参数匿名函数
def sumary(arg1, arg2):
return arg1 + arg2
# 这是一个匿名函数 变量名 = lambda 参数1,参数2 : 返回值
sumary_lba = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
print(sumary_lba(10, 20)) # 30
【4】多参数解包
def add(*args):
return sum(args)
# 这是一个匿名函数 变量名 = lambda 传进去的参数 : 内置函数sum(计算参数的和)
# *args：在形参中表示一个元祖 (1,2,3) 在实参中表示将元祖拆解成一个个参数传入到函数中
add_lba = lambda *args: sum(args)
print(add_lba(1, 2, 3, 4, 5)) # 15
【三】匿名函数的应用
【1】函数式编程
- 函数式编程 是指代码中每一块都是不可变的，都由纯函数的形式组成。
- 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。
# 定义一个函数
def create_list(list_length):
for i in range(0, len(list_length)):
# 循环 + 10 并组成新列表
list_length[i] += 10
return list_length
list_start = [1, 2, 3]
create_list(list_start)
print(list_start)
# [11, 12, 13]
def create_list(list_item):
list_inner = []
for item in list_item:
list_inner.append(item + 10)
return list_inner
list_start = [1, 2, 3]
create_list(list_start)
print(list_start)
# [1, 2, 3]
【2】匿名函数的两种形式
-
匿名函数 常常应用于函数式编程的高阶函数 (high-order function)中，主要有两种形式：
-
参数是函数 (filter, map)
-
返回值是函数 (closure)
-
【3】高级函数示例
（1）过滤函数(filter())
filter(function, iterable)过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用list()来转换。
odd = lambda x: x % 2 == 1
templist = filter(odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(templist)) # [1, 3, 5, 7, 9]
（2）映射函数(map())
map(function, *iterables)根据提供的函数对指定序列做映射。
m1 = map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(m1))
# [1, 4, 9, 16, 25]
m2 = map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
print(list(m2))
# [3, 7, 11, 15, 19]
【4】自定义高阶函数
def apply_to_list(func, some_list):
return func(some_list)
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(apply_to_list(sum, lst))
# 15
print(apply_to_list(len, lst))
# 5
print(apply_to_list(lambda x: sum(x) / len(x), lst))
# 3.0