好程式設計師Python培訓分享函數語言程式設計之匿名函式

　　 好程式設計師Python 培訓分享函數語言程式設計之匿名函式 ， 在定義函式的時候，不想給函式起一個名字。這個時候就可以用lambda 來定義一個匿名函式 ; 匿名函式又稱之為高效函式 ; 因為在宣告的時候可以直接呼叫（不需要先宣告定義然後再呼叫）。

　　 語法

　　 lambda 變數名 ....: 語句表示式

　　 特點

　　 a. 宣告時沒有函式名 ( 減少程式設計師對函式名的定義 )

　　 b. 使用 lambda 關鍵字

　　 舉個例子

　　 * 建立一個不帶參匿名函式

　　 func1 = lambda: 1 == 2

　　 res = func1()

　　 print(res)

　　 # 輸出結果為 False

　　 * 建立一個傳遞多個引數匿名函式

　　 func2 = lambda x, y, z: x + y + z

　　 res = func2(1, 2, 3)

　　 print(res)

　　 # 輸出結果為 6

　　 * 建立一個帶 if 判斷的匿名函式

　　 func3 = lambda x, y: x if x >; y else y

　　 res = func3(2, 6)

　　 print(res)

　　 # 輸出結果為 6

　　 以上定義不規範，為了更好理解，所以分步定義; 詳細請看下文的誤區說明 ;

　　 注意

　　 1. 變數名之間使用逗號隔開 ;

　　 2. 呼叫時可以直接將 lambda 整體括起來，然後後面新增括號傳入對應的實參 ( 沒有實參則需要帶上括號表示執行該匿名函式，否則返回的是該匿名函式的物件 )

　　 3. 匿名函式之間是可以相互呼叫和巢狀的

　　 作用

　　 1. 程式一次行使用，所以不需要定義函式名，節省記憶體中變數定義空間

　　 2. 如果想讓程式更加簡潔時

　　 匿名函式幾個規則

　　 1. 一般也就一行表示式，必須有返回值

　　 2. 不能有 return

　　 3. 可以沒有引數，可以有一個或多個引數

　　 匿名函式大量例項

　　 A. 使用 max 函式求字典的最大值

　　 dict1 = {'age1': 12, 'age2': 13, 'age3': 14}

　　 res = max(dict1, key=lambda x: dict1[x])

　　 print(res)

　　 B. 使用 filter 過濾字串是否以某個字母開頭

　　 Names = ['Anne', 'Amy', 'Bob', 'David', 'Carrie', 'Barbara', 'Zach']

　　 B_Name= filter(lambda x: x.startswith('B'),Names)

　　 B_Name

　　 # 輸出結果為： ['Bob', 'Barbara']

　　 C.lambda 和 map,filter 聯合使用

　　 squares = map(lambda x:x**2,range(10))

　　 filters = filter(lambda x:x>;5 and x<;50,squares)

　　 print(filters)

　　 # 輸出結果為： [9, 16, 25, 36, 49]

　　 D.lambda 和 sorted 聯合使用

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

　　 sorted(death,key=lambda age:age[1])

　　 # 按照第二個元素，索引為 1 排序

　　 # 輸出結果為： [('Alies', 20), ('Wendy', 25), ('James', 32)]

　　 E.lambda 和 reduce 聯合使用

　　 list1 = [1,2,3,4]

　　 sum = reduce(lambda x,y:x+y,list1)

　　 print(sum)

　　 # 輸出結果為： 10

　　 F. 求兩個列表元素的和

　　 a = [1,2,3,4]

　　 b = [5,6,7,8]

　　 map(lambda x,y:x+y, a,b)

　　 # 輸出結果為： [6, 8, 10, 12]

　　 使用誤區

　　 1 . 給匿名函式命名

　　 PEP 8 中建議我們不要寫類似下面的程式碼

　　 func1 = lambda: 1 == 2

　　 匿名函式可以直接當做變數一樣傳遞，比如傳給函式作為引數，並不要求它一定有個名字。需要注意的是，其實上面的操作並沒有真正起到給函式命名的作用。

　　 2. 沒有必要的匿名函式

　　 某些時候，我們沒有使用匿名函式的必要，但卻無意中使用了。一般有兩種情況。一是使用無意義的呼叫，比如下面的程式碼

　　 res=sorted(list1,key=lambda x:len(x))

　　 將列表按元素的長度進行排序

　　 其實，我們可以直接使用

　　 res=sorted(list1,key=len)

　　 上面的一提出來大家馬上就理解了，但是平時我們卻或多或少的犯了類似的毛病。另一方面，有很多函式，標準庫中都已經實現了，我們不知道，所以做了多餘的事情。

　　 3. 降低可讀性的匿名函式

　　 按元素的長度和字典序對列表進行排序

　　 list1=["abc","bcde","mhjk"]

　　 res=sorted(list1,key=lambda x:(len(x),x.upper()))

　　 上面的程式碼能夠實現功能，但是我覺得下面的可讀性更強一些

　　 def get_len_upper(x):

　　 return len(x),x.upper()

　　 list1=["abc","bcde","mhjk"]

　　 res=sorted(list1,key=get_len_upper)

　　 我們透過函式函式名就大概知道了函式的作用，如果是匿名函式的話，我們還得去看相應的邏輯。

　　 4. 可能根本不需要傳遞函式

　　 對一個列表進行求和，我們可能會看到這樣的程式碼

　　 from functools import reducedata=[1,2,3,4,5]

　　 res=reduce(lambda x,y:x+y,data)

　　 print(res)

　　 其實，直接使用sum 函式就可以了

　　 data=[1,2,3,4,5]

　　 print(sum(data))

　　 對於一些特定的需求，很多時候 Python 可能已經有了現成的方案。我們要有這方面的意識，儘可能簡單的去解決問題。

　　 5. 可以不使用 map/filter

　　 Python 中的 map 和 filter 一般都結合匿名函式在使用，前者是在迭代過程中對元素做一些處理，後者是過濾掉一些元素。很多情況下，我們可以使用列表推導式或者生成器表示式代替它們。

　　 用生成器表示式代替 map

　　 data=[1,2,3,4,5]

　　 res=map(lambda x:x**2,data)

　　 # 等價於

　　 res2=(x**2 for x in data)

　　 用生成器表示式代替 filter

　　 data=[1,2,3,4,5]

　　 res=filter(lambda x:x>;3,data)

　　 # 等價於

　　 res2=(x for x in data if x>;3)

　　 明顯的可以看出，使用生成器表示式的程式碼可讀性更強一些。