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:
 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。