python语法之lambda匿名函数

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1、lambda的一般形式是关键字lambda后面跟一个或多个参数，紧跟一个冒号，以后是一个表达式。lambda是一个表达式而不是一个语句。它能够出现在Python语法不允许def出现的地方。作为表达式，lambda返回一个值（即一个新的函数）。lambda用来编写简单的函数，而def用来处理更强大的任务。

f = lambda x,y,z : x+y+z
print f(1,2,3)

g = lambda x,y=2,z=3 : x+y+z
print g(1,z=4,y=5)

输出结果为：

6
10

2、lambda表达式常用来编写跳转表（jump table），就是行为的列表或字典。例如：

L = [(lambda x: x**2),
	(lambda x: x**3),
	(lambda x: x**4)]
print L[0](2),L[1](2),L[2](2)
 
D = {'f1':(lambda: 2+3),
	'f2':(lambda: 2*3),
	'f3':(lambda: 2**3)}
print D['f1'](),D['f2'](),D['f3']()

输出结果为：

4 8 16
5 6 8

3，lambda表达式可以嵌套使用，但是从可读性的角度来说，应尽量避免使用嵌套的lambda表达式。

4，map函数可以在序列中映射函数进行操作。例如：

def inc(x):
	return x+10
	
L = [1,2,3,4]
print map(inc,L)
 
print map((lambda x: x+10),L)

输出结果为：

[11, 12, 13, 14]
[11, 12, 13, 14]

5，列表解析可以实现map函数同样的功能，而且往往比map要快。
例如：

print [x**2 for x in range(10)]
print map((lambda x: x**2), range(10))

输出结果为：

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

python的匿名函数lambda解释及用法

lambda函数的语法只包含一个语句，如下： lambda arg1,arg2,…argn:expression（主要是看下面的例子）
代码示例：

#-*- coding:utf-8 -*-
#__author__ = "www.iplaypy.com"
 
# 普通python函数
def func(a,b,c):
    return a+b+c
 
print func(1,2,3)
# 返回值为6
 
# lambda匿名函数
f = lambda a,b,c:a+b+c
 
print f(1,2,3)
# 返回结果为6

大家注意观察上面的Python示例代码，f = lambda a,b,c:a+b+c 中的关键字lambda表示匿名函数，

冒号:之前的a,b,c表示它们是这个函数的参数。

匿名函数不需要return来返回值，表达式本身结果就是返回值。

以下是我复制过来的一些代码，正是通过这些代码让我对匿名函数有了一个比较深入的了解，所以建议大家认真看看

无参匿名函数:

>>> t = lambda : True #分号前无任何参数
>>> t()
True

等价于下面的def定义的函数

>>> def func(): return True
>>> func()
True

>>> s = "this is\na\ttest" #建此字符串按照正常情形输出
>>> s
'this is\na\ttest'
>>> print s.split() #split函数默认分割:空格，换行符，TAB
['this', 'is', 'a', 'test']
>>> ' '.join(s.split()) #用join函数转一个列表为字符串
'this is a test'

等价于

>>> (lambda s:' '.join(s.split()))("this is\na\ttest")

带参数匿名函数

>>> lambda x: x**3 #一个参数
>>> lambda x,y,z:x+y+z #多个参数

>>> lambda x,y=3: x*y #允许参数存在默认值

匿名函数调用

直接赋值给一个变量,然后再像一般函数调用

>>> c = lambda x,y,z: x*y*z
>>> c(2,3,4)
24

---

>>> c = lambda x,y=2: x+y #使用了默认值
>>> c(10) #不输的话，使用默认值2
12

---

>>> a = lambda *z:z #*z返回的是一个元祖
>>> a('Testing1','Testing2')
('Testing1', 'Testing2')

---

>>> c = lambda **Arg: Arg #arg返回的是一个字典
>>> c()
{}

直接后面传递实参

---

>>> (lambda x,y: x if x> y else y)(101,102)
102 

---

>>> (lambda x:x**2)(3)
9

lambda返回的值，结合map,filter,reduce使用

>>> filter(lambda x:x%3==0,[1,2,3,4,5,6])
[3, 6]

等价于下面的列表推导式

>>> l = [x for x in [1,2,3,4,5,6] if x%3==0]
>>> l
[3, 6]

嵌套使用

lambda嵌套到普通函数中,lambda函数本身做为return的值

---

>>> def increment(n):
		return lambda x: x+n
>>> f=increment(4)
>>> f(2)
6

---

>>> def say():
... title = 'Sir,'
... action= lambda x: title + x
... return action
...
>>> act = say()
>>> act('Smith!')
'Sir,Smith!'

大量例子:

例01: 字符串联合，有默认值，也可以x=(lambda…)这种格式

>>> x = (lambda x="Boo",y="Too",z="Zoo": x+y+z)
>>> x("Foo")
'FooTooZoo'

例02: 和列表联合使用

>>> L = [lambda x:x**2,\
lambda x:x**3,\
lambda x:x**4]

>>> for f in L:
... print f(2)
...
4
8
16

也可以如下面这样调用

>>> print L[0](3)
9

例03: 和字典结合使用

>>> key = 'B'
>>> dic = { 'A': lambda: 2*2,\
... 'B': lambda: 2*4,\
... 'C': lambda: 2*8}
>>> dic[key]()
8

例04: 求最小值

>>> lower = lambda x,y: x if x<y else y
>>> lower('aa','ab')
'aa'

例05: 和map及list联合使用

>>> import sys
>>> showall = lambda x:list(map(sys.stdout.write,x))
>>> showall(['Jerry\n','Sherry\n','Alice\n'])
Jerry
Sherry
Alice

>>> showall(['Jerry','Sherry','Alice'])
JerrySherryAlice

等价于下面

>>> showall = lambda x: [sys.stdout.write(line) for line in x]
>>> showall(('I\t','Love\t','You!'))
I Love You![None, None, None]

例06: 在Tkinter中定义内联的callback函数

import sys
from Tkinter import Button,mainloop


x = Button(text='Press me',
command=(lambda:sys.stdout.write('Hello,World\n')))
x.pack()
x.mainloop()



>>> 

Hello,World!

Hello,World!

例07: lambda和map联合使用,

>>>  out = lambda *x: sys.stdout.write(' '.join(map(str,x)))
>>> out('This','is','a','book!\n')
This is a book!

例08: 判断字符串是否以某个字母开头

>>> print (lambda x: x.startswith('B'))('Bob')
True

---

>>> Names = ['Anne', 'Amy', 'Bob', 'David', 'Carrie', 'Barbara', 'Zach']
>>> B_Name= filter(lambda x: x.startswith('B'),Names)
>>> B_Name
['Bob', 'Barbara']

例09: lambda和map联合使用:

>>>  squares = map(lambda x:x**2,range(5))
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16]

例10. lambda和map,filter联合使用:

>>>  squares = map(lambda x:x**2,range(10))
>>> filters = filter(lambda x:x>5 and x<50,squares)
>>> filters
[9, 16, 25, 36, 49]

例11. lambda和sorted联合使用

#按death名单里面，按年龄来排序

#匿名函数的值返回给key，进来排序

>>> death = [ ('James',32),
('Alies',20),
('Wendy',25)]

>>> sorted(death,key=lambda age:age[1]) #按照第二个元素，索引为1排序
[('Alies', 20), ('Wendy', 25), ('James', 32)]

例12. lambda和reduce联合使用

>>> L = [1,2,3,4]
>>> sum = reduce(lambda x,y:x+y,L)
>>> sum
10

例13. 求2-50之间的素数

#素数:只能被1或被自己整除的数

>>> nums = range(2,50)
>>> for i in nums:
nums = filter(lambda x:x==i or x % i,nums)
>>> nums
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47]

例14. 求两个列表元素的和

>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = [5,6,7,8]
>>> map(lambda x,y:x+y, a,b)
[6, 8, 10, 12]

例15. 求字符串每个单词的长度

>>> sentence = "Welcome To Beijing!"
>>> words = sentence.split()

>>> lengths = map(lambda x:len(x),words)
>>> lengths
[7, 2, 8]

写成一行:

>>>  print map(lambda x:len(x),'Welcome To Beijing!'.split())