lambda 函数是一个小（一行）匿名函数，它没有名称定义。 lambda 函数可以采用任意数量的参数，但只有一个表达式。 普通函数是使用 def 关键字定义的，而在 Python 中匿名函数是使用 lambda
关键字定义的。
lambda arguments: expression 当一个简单函数在您的代码中仅使用一次或短时间使用时，建议使用 Lambda 函数。 它最常见的用途是作为高阶函数的参数。 比如与 map()、filter()
、reduce() 等内置函数一起使用。
先看一个代码：
# 一个添加10到输入参数的lambda函数
f = lambda x: x + 10
val1 = f(5)
val2 = f(100)
print(val1, val2) # 15 110
# 一个乘以两个输入参数的lambda函数
f = lambda x, y: x * y
val3 = f(2, 10)
val4 = f(7, 5)
print(val3, val4) # 20 25
输出：
15 110
20 35
函数内使用lambda
依据自己的需求：从函数中创建的自定义lambda函数，并返回lambda函数。
代码：
def myfunc(n):
return lambda x: x * n # 返回lambda函数
doubler = myfunc(2)
print(doubler(6)) # 12
tripler = myfunc(3)
print(tripler(6)) # 18
输出：
12
18
lambda函数作为排序参数
这个函数的作用是将字典的键和值转换为一个元组，然后按照元组的第二个元素排序。
代码：
points2D = [(1, 9), (4, 1), (5, -3), (10, 2)]
sorted_by_y = sorted(points2D, key=lambda x: x[1])
print(sorted_by_y)
mylist = [- 1, -4, -2, -3, 1, 2, 3, 4]
sorted_by_abs = sorted(mylist, key=lambda x: abs(x))
print(sorted_by_abs)
结果：
[(5, -3), (4, 1), (10, 2), (1, 9)]
[-1, 1, -2, 2, -3, 3, -4, 4]
map 和 lambda
语法： map(func, seq)。将函数map作用于序列seq的每个元素，并返回一个新的序列。
代码：
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
b = list(map(lambda x: x * 2, a)) # 每个元素乘以2
c = [x * 2 for x in a] # 列表推导语法
print(b)
print(c)
输出：
[2, 4, 6, 8, 10, 12]
[2, 4, 6, 8, 10, 12]
filter 和 lambda
语法：filter(func, seq)。将函数func作用于序列seq的每个元素，过滤不满足条件的元素，并返回一个新的序列。
示例代码：
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
b = list(filter(lambda x: (x % 2 == 0), a)) # 返回偶数，即x%2 == 0
c = [x for x in a if x % 2 == 0] # 功能类似，但使用列表推导语法
print(b)
print(c)
输出：
[2, 4, 6, 8]
[2, 4, 6, 8]
reduce 和 lambda
语法：reduce(func, seq)。将函数func作用于序列seq的每个元素，并返回一个值。 其中func接收两个参数，第一个参数是上一次调用 func 时返回的结果，第二个参数是序列的下一个元素。
示例代码：
from functools import reduce
a = [1, 2, 3, 4]
product_a = reduce(lambda x, y: x * y, a)
print(product_a) # 24，相当于1*2*3*4
sum_a = reduce(lambda x, y: x + y, a)
print(sum_a) # 10，相当于1+2+3+4
结果：
24
10
总结
本文简要介绍了lambda函数的主要特性及用户，其中reduce、map、filter结合lambda函数的使用在真实编程工作非常高频。
希望大家能反复阅读，体会lambda函数的精妙，一旦掌握，one line code to finish many things!
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公众号: 夸克编程