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lambda 表达式是现代编程语言争相引入的一种语法,如果说函数是命名的、方便复用的代码块,那么 lambda 表达式则是功能更灵活的代码块,它可以在程序中被传递和调用。
回顾局部函数
get_math_func() 函数将返回三个局部函数之一。该函数代码如下:
def get_math_func(type) : # 定义三个局部函数 ... # 返回局部函数 if type == "square" : return square if type == "cube" : return cube else: return factorial
由于局部函数的作用域默认仅停留在其封闭函数之内,因此这三个局部函数的函数名的作用太有限了,即仅仅是在程序的 if 语句中作为返回值使用。一旦离开了 get_math_func() 函数体,这三个局部函数的函数名就失去了意义。
既然局部函数的函数名没有太大的意义,那么就考虑使用 lambda 表达式来简化局部函数的写法。
使用 lambda 表达式代替局部函数
如果使用 lambda 表达式来简化 get_math_func() 函数,则可以将程序改写成如下形式:
def get_math_func(type) : result=1 # 该函数返回的是Lambda表达式 if type == 'square': return lambda n: n * n # ① elif type == 'cube': return lambda n: n * n * n # ② else: return lambda n: (1 + n) * n / 2 # ③ # 调用get_math_func(),程序返回一个嵌套函数 math_func = get_math_func("cube") print(math_func(5)) # 输出125 math_func = get_math_func("square") print(math_func(5)) # 输出25 math_func = get_math_func("other") print(math_func(5)) # 输出15.0
在上面代码中,return 后面的部分使用 lambda 关键字定义的就是 lambda 表达式,Python 要求 lambda 表达式只能是单行表达式。
注意:由于 lambda 表达式只能是单行表达式,不允许使用更复杂的函数形式,因此上面 ③ 号代码处改为计算 1+2+3+…+n 的总和。
lambda 表达式的语法格式如下:
lambda [parameter_list] : 表达式
从上面的语法格式可以看出 lambda 表达式的几个要点:
lambda 表达式必须使用 lambda 关键字定义。
在 lambda 关键字之后、冒号左边的是参数列表,可以没有参数,也可以有多个参数。如果有多个参数,则需要用逗号隔开,冒号右边是该 lambda 表达式的返回值。
实际上,lambda 表达式的本质就是匿名的、单行函数体的函数。因此,lambda 表达式可以写成函数的形式。例如,对于如下 lambda 表达式:
lambda x , y:x + y
可改写为如下函数形式:
def add(x, y): return x+ y上面定义函数时使用了简化语法:当函数体只有一行代码时,可以直接把函数体的代码放在与函数头同一行。
总体来说,函数比 lambda 表达式的适应性更强,lambda 表达式只能创建简单的函数对象(它只适合函数体为单行的情形)。但 lambda 表达式依然有如下两个用途:
对于单行函数,使用 lambda 表达式可以省去定义函数的过程,让代码更加简洁。
对于不需要多次复用的函数,使用 lambda 表达式可以在用完之后立即释放,提高了性能。
下面代码示范了通过 lambda 表达式来调用 Python 内置的 map() 函数:
# 传入计算平方的lambda表达式作为参数 x = map(lambda x: x*x , range(8)) print([e for e in x]) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49] # 传入计算平方的lambda表达式作为参数 y = map(lambda x: x*x if x % 2 == 0 else 0, range(8)) print([e for e in y]) # [0, 0, 4, 0, 16, 0, 36, 0]
正如从上面代码所看到的,内置的 map() 函数的第一个参数需要传入函数,此处传入了函数的简化形式:lambda 表达式,这样程序更加简洁,而且性能更好。
看完上述内容,你们掌握怎么应用Python lambda的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道,感谢各位的阅读!