Python 之父為什么嫌棄 lambda 匿名函數(shù)？

Python 支持 lambda 匿名函數(shù)，其擴展的 BNF 表示法是lambda_expr ::= "lambda" [parameter_list] ":" expression，也就是lambda 參數(shù)序列:表達式。

這是一種便捷的函數(shù)定義方式，若翻譯成我們熟知的函數(shù)形式，會是這個樣子：

def <lambda>(parameter_list):
    return expression

也就是說，Python 中的 lambda 函數(shù)是一種可接收多個參數(shù)的函數(shù)，返回值是一個表達式。

它最大的好處是單行簡潔，不需要函數(shù)命名與換行縮進。

不得不說，匿名函數(shù)有時候是挺好用的，比如下文會介紹到的一些常見用法，它因此受到了不少人的推崇。

但是，匿名函數(shù)通常也會造成代碼難以閱讀，容易被人濫用，再加上 Python 只提供了對它的“殘疾的”支持，所以又有一些觀點不建議使用匿名函數(shù)。

事實上，Python 之父 Guido van Rossum 就屬于“不推薦使用派”，他甚至曾經(jīng)（2005年）想要移除 lambda，只不過最后妥協(xié)了。

lambda 這一個由其他開發(fā)者貢獻進來的特性（借鑒自 lisp 語言），存在了十多年，但是卻被這門語言的創(chuàng)造者（兼首席設計師）所嫌棄，最后竟然還奇跡般地幸存了下來，對于這個故事，大家是否覺得挺有戲劇性的？

接下來，本文就仔細聊一聊這個處境尷尬卻生命力頑強的 lambda 匿名函數(shù)吧！

1、lambda 怎么使用？

lambda 函數(shù)通常的用法是結合 map()、reduce()、filter()、sorted() 等函數(shù)一起使用，這些函數(shù)的共性是：都可以接收其它函數(shù)作為參數(shù)。

例如下面的幾個例子：

my_list = [3, 1, 5, 4, 10]

# 元素全加1，結果：[4, 2, 6, 5, 11]
list(map(lambda i:i+1, my_list)) 

# 過濾小于10的元素，結果：[3, 1, 5, 4]
list(filter(lambda i:i<10, my_list)) 

# 元素累加，結果：33
from functools import reduce
reduce(lambda i,j:i+j, my_list, 10)

# 字典按值排序，結果：[('b', 1), ('a', 3), ('d', 4), ('c', 5)]
my_dict = {'a':3, 'b':1, 'c':5, 'd':4}
sorted(my_dict.items(), key=lambda item:item[1])

初學者也許會覺得代碼讀不懂，但是只要記住“Python中的函數(shù)是一等公民”，知道一個函數(shù)可以被作為另一個函數(shù)的參數(shù)或者返回值，就容易理解了。

比如對于 map() 函數(shù)的例子，你可以理解成這個形式：

my_func = lambda i:i+1
list(map(my_func, my_list)) 

甚至可以還原成普通的函數(shù)：

def add_one(i):
    return i+1

list(map(add_one, my_list)) 

map() 函數(shù)的第一個參數(shù)是一個函數(shù)，第二個參數(shù)是一個可迭代對象。這第一個參數(shù)會迭代地調用第二個參數(shù)中的元素，調用的結果以迭代器的形式返回。

這個例子使用了 list()，是為了方便一次性取出迭代器中的元素，直觀地展示出來，在實際使用中，很可能會是基于迭代器的形式。

• 它出現(xiàn)在需要使用函數(shù)的地方
• 它適合實現(xiàn)簡單的功能
• 它是一次性的用途，不能在其它地方復用

• 它一般不會被獨立使用，總是作為其它函數(shù)的一部分

2、lambda 有什么問題？

由上面的用法可以看出，使用 lambda 函數(shù)的代碼比較緊湊簡潔，所以有人稱它體現(xiàn)了“Pythonic”的優(yōu)雅思想。

但是，lambda 函數(shù)有沒有什么缺陷呢？

有！當前的 lambda 函數(shù)有一個最大的問題，即只支持單行表達式，無法實現(xiàn)豐富的功能，例如無法在函數(shù)創(chuàng)建時使用語句（statement），無法使用 if-else 的判斷條件，也無法使用 try-except 的異常捕獲機制，等等。

這極大地限制了它的能力，導致了它被人詬病為“殘疾的”。

從技術實現(xiàn)的角度上看， 這個問題可以通過語法層面的設計來解決。

在當年的郵件組討論中，有人提出過一些解決思路，比如這封郵件：

它提出了一個lambda args::suite 的想法，支持寫成這樣的形式：

ss = sorted(seq, key=(lambda x::
            try: return abs(x)
            except TypeError: return 0))

但是，Guido 很快就否決了這個思路。

他寫了一篇文章《Language Design Is Not Just Solving Puzzles》來回應：

其基本觀點是：不能光顧著解決一個問題/實現(xiàn)某種功能，就引入缺乏“Pythonicity”的語言設計。

那么，為什么 Guido 會認為這是一種不好的設計呢？

• 雙冒號“::”憑空在此引入，但是跟切片語法中的“::”完全不同，而且跟 C++/Perl 中的作用域操作符用法也不同

• 即使不用雙冒號，用其它符號表示（比如單冒號），還是難以接受，因為都會在一個表達式中嵌入縮進代碼塊。這就跟使用花括號和 begin/end 關鍵字來作語句分組（statement grouping）一樣，都令人難以接受

• 在 lambda 中實現(xiàn)其它功能并不重要，這還會讓解析器變得復雜（需區(qū)分是否有縮進、記錄縮進級別），顯得小題大做了

簡而言之，他認為簡潔友好的用戶體驗更為重要，如果簡潔的語法無法滿足需求，就應該寫成具名函數(shù)的形式，而非設計出復雜的匿名函數(shù)。

3、為什么 Guido 想移除 lambda？

上文提到的多行 lambda 語句（multi-statement lambda）事件發(fā)生在 2006 年，我們看到了 Guido 不想給 lambda 引入復雜設計的原因。

但是，早在 2005 年，Guido 就曾經(jīng)想要從 Python 移除 lambda，他對它的“嫌棄”是一個“歷史悠久”的傳統(tǒng)……

在《The fate of reduce() in Python 3000》這篇短文中，Guido 提出要一次性移除 reduce()、map()、filter() 以及 lambda。

• 對于不熟悉 Lisp 或 Scheme 的用戶，lambda 這名字容易造成混淆

• 很多人誤以為匿名函數(shù)能做嵌套函數(shù)不能做的事，但其實并無區(qū)別；存在lambda，就會造成不必要的選擇，減少選擇，可以簡化思維

• 移除 reduce()、map() 和 filter() 后，就沒必要寫簡短的局部函數(shù)了

回顧一下我們在前文中總結出的 lambda 的 4 條使用規(guī)律，可以發(fā)現(xiàn)它跟幾個高階函數(shù)（可以接收其它函數(shù)作為參數(shù)的函數(shù)）有較強的“寄生關系”，如果它們能移除了的話，lambda 確實就沒有什么獨立存留的意義了。

那么，為什么 Guido 覺得應該移除那幾個高階函數(shù)呢？

• 可以替換成更加清晰的列表解析式或者生成器表達式，例如 filter(P,S) 可以寫成 [x for x in S if P(x)]，map(F, S) 寫成 [F(x) for x in S]

• 至于 reduce()，他說這是最討厭的，除了涉及 + 和 * 的少數(shù)用法，其它時候他總要拿出紙筆來畫圖解才能搞清楚。除了顯式地寫循環(huán)，他還針對 reduce() 的幾種用法而提出了幾個替代用法，包括引入新的 any() 和 all() 函數(shù)

總體而言，Guido 的想法暗合了《The Zen of Python》中的這一條：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it。

但是回到現(xiàn)實，為了照顧某些人的習慣，以及對兼容性的考慮，Guido 最后保守地放棄了“清理異端”的計劃。

因此，lambda 得以從 Python 最高獨裁者的手上死里逃生。直到一年后，它試圖興風作浪（多行表達式），卻慘遭鎮(zhèn)壓。

我仿佛聽到了 Guido 的內(nèi)心 OS：當初我想刪除東西的時候，你們百般阻撓，現(xiàn)在你們想添加東西，哼，沒門！……

哈哈，開了個玩笑。

Guido 的所有決定都體現(xiàn)了他的 Pythonic 設計美學、自恰的邏輯一致性以及對社區(qū)聲音的權衡。

對于 lambda，我認可他的觀點，而通過回溯語法發(fā)展的歷史，我覺得自己對于 Python 的理解變得更為豐富了。不知道你可有同感？