Python lambda
Python lambda
搞懂Python lambda表达式的用法
lambda是什么？
Lambda表达了Python中用于创建匿名函数的特殊语法。我们将lambda语法本身称为lambda表达式，从这里得到的函数称之为lambda函数。其实总结起来，lambda可以理解为一个小的匿名函数，lambda函数可以使用任意数量的参数，但只能有一个表达式。具体函数表达式如下：
模板： lambda argument: manipulate(argument)
参数：argument就是这个匿名函数传入的参数，冒号后面是我们对这个参数的操作方法
参考上面的定义模板和参数, 直接看一个最简单的例子:
add_one = lambda x:x+1 # 1个参数，执行操作为+1
add_nums = lambda x,y:x+y # 2个参数，执行操作为相加
print(add_one(2)) # 调用add_one
print(add_nums(3,7)) # 调用add_nums
运行结果：
3
10
大家可能已经发现lambda匿名函数的特点了，就是对于较为简单的功能，无需自己def一个了，单行就可以写下，传参和执行方法一气呵成
lambda用法详解
接下来让我们看看lambda的实际应用，就我自己使用lambda的体验来说，从来没有单独用过，lambda一般情况下是和map，filter，reduce这些超棒的内置函数以及dict，list，tuple，set等数据结构混用，这样才能发挥它的最大效果，下面让我们一个个来看。
lambda + map
首先来看lambda+map的组合，先看下面这个例子：
numbers = [1,2,3,4,5]
add_one = list(map(lambda n:n+1,numbers)) #map(fun,sequence)
print(list(add_one))
print(tuple(add_one))
运行结果：
[2, 3, 4, 5, 6]
(2, 3, 4, 5, 6)
实现一个数组（元组）每个元素+1，让我们回忆一下map的用法map(fun,sequence)，fun是传递的方法，sequence是一个可迭代的序列，这里我们的fun就是匿名函数lambda n:n+1，这里非常完美的解释了lambda的设计初衷，因为如果没有lambda，我们的解决方案是这样:
def add(num):
return num+1
numbers = [1,2,3,4,5]
add_one = list(map(add,numbers))
print(add_one)
print(tuple(add_one))
显然易见，这里的add方法有点多余，所以用lambda代替是个好的选择。让我们再看下一个例子
from datetime import datetime as dt
logs = ['serverLog','appLog','paymentLog']
format ='_{}.py'.format(dt.now().strftime('%d-%m-%y'))
result =list(map(lambda x:x+format,logs)) # 利用map+lambda 实现字符串拼接
print(result)
运行结果：
['serverLog_26-07-20.py', 'appLog_26-07-20.py', 'paymentLog_26-07-20.py']
这里和刚才的加1例子差不多，但是换成了字符串的拼接，然而我这里用lambda并不是很好的解决方案，最后我们会说，现在大家应该对map + lambda 有一些感觉了，让我们再来个和dict字典互动的例子：
person =[{'name':'XiaoMing',
'city':'beijing'},
{'name':'XiaoLi',
'city':'shanghai'}]
names=list(map(lambda x:x['name'],person))
print(names)
运行结果：
['XiaoMing', 'XiaoLi'] lambda + filter
lambda和filter的组合也很常见，用于特定筛选条件下，现在让我们来看上篇文章filter的例子，就应该很好理解了：
numbers = [0, 1, 2, -3, 5, -8, 13]
# 提取奇数
result = filter(lambda x: x % 2, numbers)
print("Odd Numbers are :",list(result))
# 提取偶数
result = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
print("Even Numbers are :",list(result))
# 提取正数
result = filter(lambda x: x>0, numbers)
print("Positive Numbers are :",list(result))
运行结果：
Odd Numbers are : [1, -3, 5, 13]
Even Numbers are : [0, 2, -8]
Positive Numbers are : [1, 2, 5, 13]
这里就是我们把filter(fun,sequence)里面的fun换成了我们的lambda，只是lambda的函数部分（x%2,x%2==0,x>0）都是可以返回True或者False来判断的，符合fiter的要求。
person =[{'name':'XiaoMing',
'city':'beijing'},
{'name':'XiaoLi',
'city':'shanghai'}]
names=list(filter(lambda x:x['name']=='XiaoMing',person))
print(names)
运行结果：
[{'name': 'XiaoMing', 'city': 'beijing'}] lambda + reduce
我们直接看一个例子
from functools import reduce # Only Python 3
numbers = [1,2,3,4]
result_multiply = reduce((lambda x, y: x * y), numbers)
result_add = reduce((lambda x,y: x+y), numbers)
print(result_multiply)
print(result_add)
运行结果：
24
10
这个例子用lambda和reduce的配合实现了list求累积和和累积乘法。 有意思的是这个例子具有两面性，一方面展示了lambda和reduce如何一起使用，另一方面也引出了接下来我想说的重点：lambda真的值得用吗？到底应该怎么用？
避免过度使用lambda
通过上面的例子大家已经看到了lambda的实际应用场景，但是这里我想和大家分享一下我的看法:我认为lambda的缺点略多于优点，应该避免过度使用lambda。
首先让我们拿lambda方法和常规def做个对比，我发现lambda和def的主要不同点如下：
可以立即传递（无需变量）
只需一行代码，简洁（未必高效）
可以会自动返回，无需return
lambda函数没有函数名称
有关优点大家都可以看到，我主要想说一下它的缺点，首先，
从真正需求出发，我们在大多数时候是不需要lambda的，因为总可以找到更好的替代方法，现在我们一起看一下刚才lambda+reduce 的例子，我们用lambada实现的结果如下：
从真正需求出发，我们在大多数时候是不需要lambda的，因为总可以找到更好的替代方法，现在我们一起看一下刚才lambda+reduce 的例子，我们用lambada实现的结果如下：
from functools import reduce # Only Python 3
numbers = [1,2,3,4]
result_multiply = reduce((lambda x, y: x * y), numbers)
result_add = reduce((lambda x,y: x+y), numbers)
这里用lambda并没有实现简单高效的目的，因为我们有现成的sum和mul方法可以用：
from functools import reduce
from operator import mul
numbers = [1,2,3,4]
result_add = sum(numbers)
result_multiply =reduce(mul,numbers)
print(result_add)
print(result_multiply)
运行结果：
10
24
结果是一样的，但是显然用sum和mul的方案更加高效。再举个常见的例子说明，假如我们有一个list存储了各种颜色，现在要求把每个颜色首字母大写，如果用lambda写出是这样：
colors = ['red','purple','green','blue']
result = map(lambda c:c.capitalize(),colors)
print(list(result))
运行结果：
['Red', 'Purple', 'Green', 'Blue']
看着似乎不错，挺简洁的，但是我们有更好的方法：
colors = ['red','purple','green','blue']
result = [c.capitalize() for c in colors]
print(result)
运行结果：
['Red', 'Purple', 'Green', 'Blue']
用sorted还能处理首字母不规范的情况，连排序都省了：
colors = ['Red','purple','Green','blue']
print(sorted(colors,key=str.capitalize))
运行结果：
['Red', 'Purple', 'Green', 'Blue']
还有一个主要原因就是: lambda函数没有函数名称。所以在代码交接，项目移植的场景中会给团队带来很多困难，多写个函数add_one()没什么坏处，因为大家都很容易理解，知道它是执行+1的功能，但是如果团队里你在自己负责的模块使用了很多lambda，会给其他人理解带来很多麻烦。
适合lambda的场景
话又说回来，存在即合理，那么真正需要我们使用lambda的是哪些场景呢：
需要处理的方法是很简单的(+1，字符串拼接等),该函数不值得拥有一个名字。
使用lambda表达式，会比我们能想到的函数名称更容易理解。
除了lambda，没有任何python提供的函数可以实现目。
团队中所有成员都熟练掌握了lambda表达式，并且纳入了团队的开发规范。
任何事情都具有两面性，我们在使用lambda之前应该先思考用lambda表达式是否是最简洁的代码。