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十九、深入 Python 匿名函数

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刘润森
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发布于: 2020 年 10 月 21 日
十九、深入Python匿名函数

@Author: Runsen



匿名函数是没有函数声明def的函数,用lambda关键字定义的函数。匿名函数的定义方式也和普通函数不一样,代码比较简洁。



@[toc]



匿名函数



匿名函数不需要显示地定义函数名,使用【lambda + 参数 +表达式】的方式



lambda 函数



比如,将最简单的平方函数改造成匿名函数



# lambda x : x * x 实际上就是

def f(x):
return x * x



lambda 函数的形式



lambda argument1, argument2,... argumentN : expression



关于lambda参数的解读:



  • 关键字lambda表示匿名函数,冒号前面的x表示函数参数(可以没有或者是多个)

  • 冒号后边是表达式,在匿名函数中有且只能有一个

  • 匿名函数不用写return,表达式本身结果就是返回值



匿名函数怎么调用,lambda 返回的一个函数对象,只要传入参数,即可调用。



square = lambda x: x**2
square(3)
9



为什么说lambda代码比较简洁,lambda是一个表达式,将def函数三行写在一起。



[(lambda x: x*x)(x) for x in range(10)]
# 输出
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

上面代码对应的def函数如下。



res = []
for i in range(10):
res.append(i**2)



使用lambda最常见的方法就是对元祖列表,嵌套列表,字典进行排序。比如,下面的代码。



l = [(1, 20), (3, 0), (9, 10), (2, -1)]
l.sort(key=lambda x: x[1]) # 按列表中元祖的第二个元素排序
print(l)
# 输出
[(2, -1), (3, 0), (9, 10), (1, 20)]



在tkinter 中,也有对应实现的简单案例,下面代码实现的功能:主要你按压就出现being pressed



from tkinter import Button, mainloop
button = Button(
text='This is a button',
command=lambda: print('being pressed')) # 点击时调用 lambda 函数
button.pack()
mainloop()





主要你按压'This is a button',就打印being pressed。



如果用def就是下面的样子



from tkinter import Button, mainloop
def print_message():
print('being pressed')
button = Button(
text='This is a button',
command=print_message) # 点击时调用 print_message 函数
button.pack()
mainloop()



纯函数



对于纯函数这个概念,我是了解极客时间专栏《Python核心技术与实战》才知道的。



函数式编程是指代码每一块都是不可变的,都是由纯函数的组成



这里的纯函数,值函数本身相互独立,对于相同的输入都有相同的输出,但是不改变输入的元素。



比如,传入一个列表将列表的元素变为原来的2倍

l = [1, 2, 3, 4, 5]
def multiply_2(l):
for index in range(0, len(l)):
l[index] *= 2
return l
multiply_2(l) # [2, 4, 6, 8, 10]
l # [2, 4, 6, 8, 10]

上面这段代码不是纯函数的形式,因为经过多次调用,每次得到的结果不一样,因为l本质上发生了改变。



l = [1, 2, 3, 4, 5]
def multiply_2_pure(l):
new_list = []
for item in l:
new_list.append(item * 2)
return new_list
multiply_2_pure(l) # [2, 4, 6, 8, 10]
l # [1, 2, 3, 4, 5]

上面这段代码才是纯函数的形式,在函数里面定义一个新的列表,每次得到的结果都一样,因为l本质上没有发生了改变。



其他函数



lambda返回的值,结合map,filter,reduce使用。



下面实例中的map、reduce、filter都是Python内置的高阶函数,



map



map 函数的形式



( function ,iterable )

第一个参数是函数的对象,第二个是一个可迭代对象。具体示例如下。



l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = map(lambda x: x * 2, l)
list(new_list)
# [2, 4, 6, 8, 10]



filter



filter通常对一个集合做过滤的操作。具体示例如下。



l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = filter(lambda x: x % 2 == 0, l)
# new_list这里是一个 <filter at 0x20e539b1ef0>,需要进行list转化,才能显示
list(new_list)
# [2, 4]



reduce



reduce通常对一个集合做累积的操作,需要引用functools模块。(只针对Python3而言,在Python2中reduce是内置函数)

import functools
l = [1, 2, 3, 4, 5]
product = functools.reduce(lambda x, y: x * y, l)
product
# 120 (1*2*3*4*5 = 120)
product = functools.reduce(lambda x, y: x + y, l)
# 15 (1+2+3+4+5 = 15)



注意:无论是map还是filter返回的都是对象,需要对其进行列表转化。reduce在python3中已经放进functools模块中了

>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
<map object at 0x000001CAD42A8CF8>
>>> filter(lambda x: x % 2 ==0, [1,2,3,4,5])
<filter object at 0x000001CAD42A8C88>
>>> reduce(lambda x,y: x*y,[1,2,3,4,5])
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'reduce' is not defined
>>> from functools import reduce
>>> reduce(lambda x,y: x*y,[1,2,3,4,5])
120
map,filter返回的只是一个对象,reduce在python3中已经放进fucntools模块中了



思考题: 如何将字典根据值来排序

d = {'Runsen': 10, 'Maoli': 20, 'Liurunsen': 30}
sorted(d.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
# [('Liurunsen', 30), ('Maoli', 20), ('Runsen', 10)]



参考:https://time.geekbang.org/column/article/98411



今天也学到了很多东西呢,明天有什么新知识呢?真期待鸭~如果喜欢文章可以关注我哦~



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发布于: 2020 年 10 月 21 日阅读数: 65
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刘润森 2018.09.17 加入

17年就读于东莞XX学院化学工程与工艺专业,GitChat作者。Runsen的微信公众号是"Python之王",关注后回复「小白」即可免费获取原创的Python学习资料;喜欢的微信搜索:「Python之王」。个人微信号:RunsenLiu

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