Lambda 函数：简洁的匿名函数

有时，您需要一个简单的函数，用于一个非常具体、生命周期短暂的用途。使用 def 定义一个完整的函数可能会显得多余，特别是如果您只打算在一个地方使用它，例如将其作为参数 (parameter)传递给另一个函数时。Python 提供了一种使用 lambda 关键字内联创建小型、未命名（匿名）函数的方法。

可以将 lambda 函数视为创建由单个表达式定义的简单函数的捷径。它们在处理那些操作其他函数（例如 map()、filter() 或 sorted()）的函数时，尤其有用。

Lambda 函数的语法

lambda 函数的结构很简单：

lambda arguments: expression

• lambda: 表示您正在创建一个匿名函数的关键字。
• arguments: 一个或多个参数 (parameter)名，用逗号分隔，类似于 def 函数定义中的参数。
• :: 用于将参数与表达式分隔开的冒号。
• expression: 一个单独的表达式，在调用 lambda 函数时进行求值。此表达式的结果会自动返回。Lambda 函数不能包含复杂的语句，例如循环、if/else 块（尽管允许条件表达式），或在其主体内进行赋值。

lambda 与 def 的比较

让我们来看一个标准函数及其等效的 lambda 函数。假设我们想要一个函数来添加两个数字：

# 使用标准函数定义
def add(x, y):
  return x + y

# 使用 lambda 函数
add_lambda = lambda x, y: x + y

# 两者可以用相同的方式调用
result1 = add(10, 5)
result2 = add_lambda(10, 5)

print(f"Result from def function: {result1}")  # 输出：来自 def 函数的结果：15
print(f"Result from lambda function: {result2}") # 输出：来自 lambda 函数的结果：15

在此示例中，add_lambda 是一个存储 lambda 函数的变量。虽然您可以将 lambda 函数这样赋值给一个变量，但这在一定程度上失去了它们作为匿名函数的意义。它们的主要优势在于直接在需要的地方定义，通常作为其他函数的参数 (parameter)。

Lambda 函数的常见用途

Lambda 函数在与接受另一个函数作为参数 (parameter)的函数（通常称为高阶函数）一起使用时表现出色。

将 lambda 与 map() 结合使用

map() 函数将给定函数应用于可迭代对象（如列表）的每个元素，并返回一个 map 对象（可以转换为列表）。Lambda 函数非常适合简洁地为 map() 提供函数参数。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用 map 和 lambda 函数计算每个数字的平方
squared_numbers = map(lambda x: x * x, numbers)

# 将 map 对象转换为列表以查看结果
print(list(squared_numbers))  # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]

此处，lambda x: x * x 是传递给 map() 的匿名函数。它接受一个参数 x 并返回 x * x。map() 将此 lambda 应用于 numbers 列表中的每个元素。

将 lambda 与 filter() 结合使用

filter() 函数从可迭代对象的元素中构建一个迭代器，其中函数返回 True 的元素将被保留。Lambda 函数非常适合定义过滤条件。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 使用 filter 和 lambda 函数只获取偶数
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)

# 将 filter 对象转换为列表
print(list(even_numbers)) # 输出：[2, 4, 6, 8, 10]

Lambda 表达式 lambda x: x % 2 == 0 检查一个数字是否为偶数（如果是则返回 True，否则返回 False）。filter() 使用此条件从 numbers 列表中选择元素。

将 lambda 与 sorted() 结合使用

sorted() 函数可以接受一个可选的 key 参数，它是一个用于从每个元素中提取比较依据的函数。Lambda 函数经常在这里用于指定简单的排序规则。

# 元组列表（姓名，年龄）
people = [('Alice', 30), ('Bob', 25), ('Charlie', 35)]

# 按年龄（每个元组的第二个元素）对列表进行排序
sorted_by_age = sorted(people, key=lambda person: person[1])

print(sorted_by_age) # 输出：[('Bob', 25), ('Alice', 30), ('Charlie', 35)]

Lambda 表达式 lambda person: person[1] 接受一个元组 person 并返回其第二个元素（person[1]，即年龄）。sorted() 使用这些年龄作为列表的排序依据。

局限性和可读性

尽管 lambda 函数提供了简洁性，但它们也有一些局限：

• 单个表达式： 它们仅限于单个表达式。您不能包含多个语句、循环、复杂的条件逻辑（除了 x if condition else y 这样的简单条件表达式），或 try/except 块。
• 可读性： 对于复杂的操作，一个带有描述性名称和可能包含注释的标准 def 函数通常比一个复杂晦涩的 lambda 函数更具可读性和可维护性。

当操作简单且简洁性能够提高清晰度时，通常在将函数作为参数 (parameter)传递时，使用 lambda 函数。如果逻辑开始变得稍微复杂，则فضل使用 def 定义常规函数。

总之，lambda 函数提供了一种紧凑的语法，用于创建由单个表达式定义的小型匿名函数。它们最有效的使用方式是作为高阶函数（如 map()、filter() 和 sorted()）的参数，让您能够直接在需要的地方定义简单操作，而无需完整的 def 语句的繁琐。