Python lambda匿名函數(shù)深入講解
一，Python中l(wèi)ambda函數(shù)的語法
lambda 函數(shù)在 Python 編程語言中使用頻率非常高，使用起來非常靈活、巧妙；lambda 函數(shù)是一個(gè)匿名函數(shù)（即，沒有名稱定義），它可以接受任意數(shù)量的參數(shù)，但與普通函數(shù)不同，它只計(jì)算并返回一個(gè)表達(dá)式
Python 中的 lambda 函數(shù)使用以下語法表達(dá)：
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
"""
lambda ： Python 預(yù)留的關(guān)鍵字，類似普通函數(shù)中 def
[arg…] ： 是參數(shù)列表，它的結(jié)構(gòu)與 Python 中函數(shù)(function)的參數(shù)列表是一樣的，
需要注意的是，普通函數(shù)不同，這里不需要用括號將 lambda 函數(shù)的參數(shù)括起來，
如果 lambda 函數(shù)有兩個(gè)或更多參數(shù)，用逗號列出它們。
expression ：一個(gè)參數(shù)表達(dá)式，表達(dá)式中出現(xiàn)的參數(shù)需要在[arg......]中有定義，并且表達(dá)式只能是單行的，只能有一個(gè)表達(dá)式。
"""一個(gè)簡單的 lambda 函數(shù)示例：
lambda x: x + 1
#上面的 lambda 函數(shù)接受一個(gè)參數(shù)，將其遞增 1，然后返回結(jié)果
#它是以下帶有 def 和 return 關(guān)鍵字的普通函數(shù)的更簡單版本：
def increment_by_one(x):
return x + 1
一個(gè)多參數(shù)的 lambda 函數(shù)示例：
lambda x, y, z: x + y + z # 用逗號分隔函數(shù)定義中的參數(shù)。當(dāng)執(zhí)行這樣一個(gè) lambda 函數(shù)時(shí)，以相同的順序列出相應(yīng)的參數(shù)，并用逗號分隔它們 print((lambda x, y, z: x + y + z)(1, 2, 3))
二，兩個(gè)注意點(diǎn)
注意點(diǎn)1：
lambda 函數(shù)也可以執(zhí)行條件操作，例如
print((lambda x: x if(x > 10) else 10)(5)) # 10
#### 它是以下帶有 def 和 return 關(guān)鍵字的普通函數(shù)的更簡單版本：
def fun(x):
if x > 10:
return x
else:
return 10
fun(5)
#### 嵌套使用
(lambda x: x * 10 if x > 10 else (x * 5 if x < 5 else x))(11)
# 等價(jià)于 def 和 return 關(guān)鍵字的普通函數(shù)
def fun(x):
if x > 10:
return x * 10
elif x < 5:
return x * 5
else:
return x
fun(11)
注意：在這種情況下，具有 if-elif-…-else 條件集的普通函數(shù)將是比 lambda 函數(shù)更好的選擇，雖然函數(shù)定義比相應(yīng)的 lambda 函數(shù)增加了更多行，但它更容易閱讀。如果團(tuán)隊(duì)成員都可以接受，那也就無關(guān)緊要了。
注意點(diǎn)2：
lambda 函數(shù)被賦值給一個(gè)變量，然后將該變量作為普通函數(shù)調(diào)用，甚至可以被賦值給其他函數(shù)，從而將其他函數(shù)用該lambda函數(shù)替換。
# lambda 函數(shù)被賦值給一個(gè)變量 f = lambda x: x ** 2 f(2)
但是根據(jù) Python 代碼的 PEP 8 樣式規(guī)則，這是一種不好的做法，感覺多此一舉。
賦值語句的使用消除了lambda表達(dá)式優(yōu)于顯式def表達(dá)式的唯一優(yōu)勢(即lambda表達(dá)式可以內(nèi)嵌到更大的表達(dá)式中)。
## 賦值給其他函數(shù) time.sleep=lambda x: None time.sleep(3) # 程序不會休眠 3 秒鐘，而是因?yàn)閘ambda輸出為None，所以這里結(jié)果是什么都不做
這種做法也沒錯(cuò)誤，但是相信也沒有開發(fā)人員會這么干的。
三，lambda 應(yīng)用
1， 作為高階函數(shù)的回調(diào)函數(shù)
1），map() 函數(shù)：
描述：
map() 會根據(jù)提供的函數(shù)對指定序列做映射。
第一個(gè)參數(shù) function 以參數(shù)序列中的每一個(gè)元素調(diào)用 function 函數(shù)，返回包含每次 function 函數(shù)返回值的新列表。
語法：
map(function, iterable, …)
參數(shù)：
function ：函數(shù)
iterable ： 一個(gè)或多個(gè)序列
返回值：
Python 2.x 版本返回的是列表
Python 3.x 版本返回的是迭代器
# 計(jì)算平方數(shù) print(tuple(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]))) # py3 print(map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])) # py2 # 結(jié)果： [1, 4, 9, 16, 25] # 提供兩個(gè)列表，將其相同索引位置的列表元素進(jìn)行相加 map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]) # py2 # 結(jié)果： [3, 7, 11, 15, 19]
2），reduce() 函數(shù)：
描述：
函數(shù)將一個(gè)數(shù)據(jù)集合（鏈表，元組等）中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行下列操作：用傳給 reduce 中的函數(shù) function（有兩個(gè)參數(shù)）先對集合中的第 1、2 個(gè)元素進(jìn)行操作，得到的結(jié)果再與第三個(gè)數(shù)據(jù)用 function 函數(shù)運(yùn)算，最后得到一個(gè)結(jié)果。
語法：
reduce(function, iterable[, initializer])
參數(shù)：
function： 函數(shù)，有兩個(gè)參數(shù)
iterable ： 可迭代對象
initializer ：可選，初始參數(shù)
返回值：
返回函數(shù)計(jì)算結(jié)果。
實(shí)例
from functools import reduce lst = [1, 2, 3, 4, 5] print(reduce(lambda x, y: x + y, lst)) # 結(jié)果： 15 """ ===========執(zhí)行步驟解析：=========== 調(diào)用 reduce(lambda x, y: x + y, lst)時(shí)，reduce函數(shù)將做如下計(jì)算： 1 先計(jì)算頭兩個(gè)元素：f(1, 2)，結(jié)果為3； 2 再把結(jié)果和第3個(gè)元素計(jì)算：f(3, 3)，結(jié)果為6； 3 再把結(jié)果和第4個(gè)元素計(jì)算：f(6, 4)，結(jié)果為10； 4 再把結(jié)果和第5個(gè)元素計(jì)算：f(10, 5)，結(jié)果為15； 5 由于沒有更多的元素了，計(jì)算結(jié)束，返回結(jié)果15。 """
3），sorted() 函數(shù)：
描述：
sorted() 函數(shù)對所有可迭代的對象進(jìn)行排序操作。
sort 與 sorted 區(qū)別：
sort 是 list 的一個(gè)方法，而 sorted 可以對所有可迭代的對象進(jìn)行排序操作。
list 的 sort 方法返回的是對已經(jīng)存在的列表進(jìn)行操作，無返回值，而內(nèi)建函數(shù) sorted 方法返回的是一個(gè)新的 list，而不是在原來的基礎(chǔ)上進(jìn)行的操作。
語法：
sorted(iterable, key=None, reverse=False)
參數(shù)說明：
iterable：可迭代對象。
key：主要是用來進(jìn)行比較的元素，只有一個(gè)參數(shù)，具體的函數(shù)的參數(shù)就是取自于可迭代對象中，指定可迭代對象中的一個(gè)元素來進(jìn)行排序。
reverse ： 排序規(guī)則，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默認(rèn)）。
返回值：
返回重新排序的列表。
實(shí)例
# 按年齡升序排列
persons = [('kenny', 15), ('yang', 12), ('liu', 10)]
print(sorted(persons, key=lambda s: s[1]))
# 結(jié)果： [('liu', 10), ('yang', 12), ('kenny', 15)]
4），filter() 函數(shù)：
描述：
filter() 函數(shù)用于過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表。
該接收兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)為函數(shù)，第二個(gè)為序列，序列的每個(gè)元素作為參數(shù)傳遞給函數(shù)進(jìn)行判斷，然后返回 True 或 False，最后將返回 True 的元素放到新列表中。
語法：
filter(function, iterable)
參數(shù)：
function：判斷函數(shù)。
iterable ：可迭代對象。
返回值：
Pyhton2.x 返回列表
Python3.x 返回迭代器對象
實(shí)例
# 過濾出偶數(shù) newlist = filter(lambda x: x % 2 == 0, range(1, 11)) print(list(newlist)) # 結(jié)果： [2, 4, 6, 8, 10]
2， Pandas 與 lambda 結(jié)合進(jìn)行高效數(shù)據(jù)分析
在使用pandas的過程中，我們可以結(jié)合lambda函數(shù)很方便的進(jìn)行各種數(shù)據(jù)處理操作。而lambda在pandas就又經(jīng)常和df.assign、df.apply兩個(gè)函數(shù)組合使用
使用lambda增加Dataframe一列
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"name": ["xiaoming", "xiaohong", "xiaosu"],
"weight": [78, 65, 87],
"height": [1.82, 1.75, 1.89]
})
### df.apply
df['BMI'] = df.apply(lambda x: x["weight"] / (x["height"] ** 2), axis=1)
print(df)
## df.assign
df1 = df.assign(BMI=lambda x: x["weight"] / (x["height"] ** 2))
print(df1)
#輸出：
"""
name weight height BMI
0 xiaoming 78 1.82 23.547881
1 xiaohong 65 1.75 21.224490
2 xiaosu 87 1.89 24.355421
"""
當(dāng)然不使用lambda 也是可以計(jì)算BMI。
df["BMI_N"] = df["weight"] / (df["height"] ** 2)
print(df)
#輸出：
"""
name weight height BMI BMI_N
0 xiaoming 78 1.82 23.547881 23.547881
1 xiaohong 65 1.75 21.224490 21.224490
2 xiaosu 87 1.89 24.355421 24.355421
"""
但是，當(dāng)涉及到使用if …else時(shí)，使用lambda就很高效了
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"name": ["xiaoming", "xiaohong", "xiaosu"],
"weight": [78, 65, 87],
"height": [1.82, 1.75, 1.89]
})
df['BMI'] = df.apply(lambda x: '肥胖' if x["weight"] / (x["height"] ** 2) > 22 else '正常', axis=1)
print(df)
#輸出：
"""
name weight height BMI
0 xiaoming 78 1.82 肥胖
1 xiaohong 65 1.75 正常
2 xiaosu 87 1.89 肥胖
"""
到此這篇關(guān)于Python lambda匿名函數(shù)深入講解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python lambda內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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