當(dāng)你需要完成一件小工作時(shí)，在本地環(huán)境中使用這個(gè)函數(shù)，可以讓工作如此得心應(yīng)手，它就是Lambda 函數(shù)。Lambda 函數(shù)是 Python 中的匿名函數(shù)。有些人將它們簡(jiǎn)稱(chēng)為lambdas，它們的語(yǔ)法如下：lambda arguments: expression
lambda 關(guān)鍵字可以用來(lái)創(chuàng)建一個(gè) lambda 函數(shù)，緊跟其后的是參數(shù)列表和用冒號(hào)分割開(kāi)的單個(gè)表達(dá)式。例如，lambda x: 2 * x 是將任何輸入的數(shù)乘2，而 lambda x, y: x+y 是計(jì)算兩個(gè)數(shù)字的和。語(yǔ)法十分直截了當(dāng)，對(duì)吧？假設(shè)您知道什么是 lambda 函數(shù)，本文旨在提供有關(guān)如何正確使用 lambda 函數(shù)的一些常規(guī)準(zhǔn)則。看看語(yǔ)法，您可能會(huì)注意到我們?cè)?lambda 函數(shù)中并沒(méi)有返回任何內(nèi)容。這都是因?yàn)?lambda 函數(shù)只能包含一個(gè)表達(dá)式。然而，使用 return 關(guān)鍵字會(huì)構(gòu)成不符合規(guī)定語(yǔ)法的語(yǔ)句，如下所示：>>> integers = [(3, -3), (2, 3), (5, 1), (-4, 4)]>>> sorted(integers, key=lambda x: x[-1])[(3, -3), (5, 1), (2, 3), (-4, 4)]>>> sorted(integers, key=lambda x: return x[-1])... File "", line 1 sorted(integers, key=lambda x: return x[-1]) ^SyntaxError: invalid syntax
該錯(cuò)誤可能是由于無(wú)法區(qū)分表達(dá)式和語(yǔ)句而引起的。像是包含 return、try、 with 以及 if 的語(yǔ)句會(huì)執(zhí)行特殊動(dòng)作。然而，表達(dá)式指的是那些可以被計(jì)算出一個(gè)值的表達(dá)，例如數(shù)值或其他 Python 對(duì)象。通過(guò)使用 lambda 函數(shù)，單個(gè)表達(dá)式會(huì)被計(jì)算為一個(gè)值并且參與后續(xù)的計(jì)算，例如由 sorted 函數(shù)排序。lambda 函數(shù)最常見(jiàn)的使用場(chǎng)景是將它作為一些內(nèi)置工具函數(shù)中 key 的實(shí)參，比如上面展示的 sorted() 和 max()。根據(jù)情況，我們可以使用其他替代方法。思考下面的例子：>>> integers = [-4, 3, 7, -5, -2, 6]>>> sorted(integers, key=lambda x: abs(x))[-2, 3, -4, -5, 6, 7]>>> sorted(integers, key=abs)[-2, 3, -4, -5, 6, 7]>>> scores = [(93, 100), (92, 99), (95, 94)]>>> max(scores, key=lambda x: x[0] + x[1])(93, 100)>>> max(scores, key=sum)(93, 100)
在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，很多人使用 pandas 庫(kù)來(lái)處理數(shù)據(jù)。如下所示，我們可以使用 lambda 函數(shù)通過(guò) map() 函數(shù)從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中創(chuàng)建新數(shù)據(jù)。除了使用 lambda 函數(shù)外，我們還可以直接使用算術(shù)函數(shù)，因?yàn)?pandas 是支持的：>>> import pandas as pd>>> data = pd.Series([1, 2, 3, 4])>>> data.map(lambda x: x + 5)0 61 72 83 9dtype: int64>>> data + 50 61 72 83 9dtype: int64
我曾見(jiàn)過(guò)一些人將 lambda 函數(shù)誤認(rèn)為是簡(jiǎn)單函數(shù)的另一種聲明方式，您可能也見(jiàn)過(guò)有人像下面這么做：>>> doubler = lambda x: 2 * x>>> doubler(5)10>>> doubler(7)14>>> type(doubler)<class 'function'>
對(duì) lambda 函數(shù)命名的唯一作用可能是出于教學(xué)目的，以表明 lambda 函數(shù)的確是和其他函數(shù)一樣的函數(shù)——可以被調(diào)用并且具有某種功能。除此之外，我們不應(yīng)該將 lambda 函數(shù)賦值給變量。為 lambda 函數(shù)命名的問(wèn)題在于這使得調(diào)試不那么直觀。與其他的使用常規(guī) def 關(guān)鍵字創(chuàng)建的函數(shù)不同，lambda 函數(shù)沒(méi)有名字，這也是為什么有時(shí)它們被稱(chēng)為匿名函數(shù)的原因。思考下面簡(jiǎn)單的例子，找出細(xì)微的區(qū)別：>>> inversive0 = lambda x: 1 / x>>> inversive0(2)0.5>>> inversive0(0)Traceback (most recent call last): File "", line 1, in <module> File "", line 1, in ZeroDivisionError: division by zero>>> def inversive1(x):... return 1 / x... >>> inversive1(2)0.5>>> inversive1(0)Traceback (most recent call last): File "", line 1, in <module> File "", line 2, in inversive1ZeroDivisionError: division by zero
當(dāng)您的代碼存在關(guān)于 lambda 函數(shù)的問(wèn)題（即 inversive0），Traceback 錯(cuò)誤信息只會(huì)提示您 lambda 函數(shù)存在問(wèn)題。相比之下，使用正常定義的函數(shù)，Traceback會(huì)清晰地提示您有問(wèn)題的函數(shù)（即 inversive1）。與此相關(guān)，如果您想多次使用 lambda 函數(shù)，最佳實(shí)踐是使用通過(guò) def 定義的允許使用文檔字符串的常規(guī)函數(shù)。有些人喜歡將 lambda 函數(shù)和高階函數(shù)一起使用，比如 map 或 filter。思考下面用法示例：>>> # 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)字列表>>> numbers = [2, 1, 3, -3]>>> # 使用帶有 lambda 函數(shù)的 map 函數(shù)>>> list(map(lambda x: x * x, numbers))[4, 1, 9, 9]>>> # 使用帶有 lambda 函數(shù)的 filter 函數(shù)>>> list(filter(lambda x: x % 2, numbers))[1, 3, -3]
我們可以使用可讀性更強(qiáng)的列表推導(dǎo)式代替 lambda 函數(shù)。如下所示，我們使用列表推導(dǎo)式來(lái)創(chuàng)建相同的列表對(duì)象。如您所見(jiàn)，與列表推導(dǎo)式相比，之前將 map 或 filter 函數(shù)與 lambda 函數(shù)一起使用更麻煩。因此，在創(chuàng)建涉及高階函數(shù)的列表時(shí)，應(yīng)考慮使用列表推導(dǎo)式。>>> # Use list comprehensions>>> [x * x for x in numbers][4, 1, 9, 9]>>> [x for x in numbers if x % 2][1, 3, -3]
在本文中，我們回顧了使用 lambda 函數(shù)可能會(huì)犯的四個(gè)常見(jiàn)錯(cuò)誤。通過(guò)避免這些錯(cuò)誤，您應(yīng)該能在代碼中正確使用 lambda 函數(shù)。使用 lambda 函數(shù)的經(jīng)驗(yàn)準(zhǔn)則是保持簡(jiǎn)單以及只在本地使用一次。
