文章导读:
以前自己一直没搞明白Python中的匿名函数，现在拿这个问题基本上搞明白了，拿自己的理解整成一篇文章，附带大量例子，让其更加好理解。
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在编程语言中,函数的应用:
1. 代码块重复，这时候必须考虑用到函数，降低程序的冗余度
2. 代码块复杂，这时候可以考虑用到函数，降低程序的可读性
在Python,有两种函数，一种是def定义，一种是lambda函数
#假如要求两个数之和，用普通函数或匿名函数如下:
1. def func(x,y):return x+y
2. lambda x,y: x+y
在编程语言中,C/C++/Java属于过程式编程，而匿名函数(lambda)一般应用于函数式编程中，举个简单例子也许比较好理解，对于一个列表，要求大于3的元素.
过程式编程实现: 也就是常规的方法
>>> L1 = [1,2,3,4,5]
>>> L2 = []
>>> for i in L1:
if i>3:
L2.append(i)
>>> L2
[4, 5]
函数式编程实现: 运用filter，给其一个判断条件即可
>>> def func(x): return x>3 #在函数中
>>> filter(func,[1,2,3,4,5])
[4, 5]
如果运用匿名函数，则更加精简,一行就可以了:
>>> filter(lambda x:x>3,[1,2,3,4,5])
[4, 5]
总结: 从中可以看出，lambda一般应用于函数式编程，代码简洁，常和reduce,filter等函数结合使用。
格式如下:
lambdaargument1,argument2,...argumentN:expression using arguments
解构上面的例子
x 为lambda函数的一个参数
： 分割符
x>3 则是返回值,在lambda函数中不能有return，其实:后面就是返回值
为什么要用匿名函数?
1. 程序一次行使用，所以不需要定义函数名，节省内存中变量定义空间
2. 如果想让程序更加简洁时。
匿名函数几个规则:
1. 一般也就一行表达式，必须有返回值
2. 不能有return
3. 可以没有参数，可以有一个或多个参数
>>> def func(x): x+y
>>> func
<function func at 0x0000000002F48DD8>
>>> lambda x: x+y
<function <lambda> at 0x0000000002F48D68>
无参匿名函数:
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>>> 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
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>>> 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
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>>> c = lambda x,y,z: x*y*z
>>> c(2,3,4)
24
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>>> 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
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>>> a = lambda *z:z #*z返回的是一个元祖
>>> a(‘Testing1‘,‘Testing2‘)
(‘Testing1‘, ‘Testing2‘)
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>>> c = lambda **Arg: Arg #arg返回的是一个字典
>>> c()
{}
#直接后面传递实参
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>>> (lambda x,y: x if x> y else y)(101,102)
102
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>>> (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
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>>> def increment(n):
... return lambda x: x+n
...
>>> f=increment(4)
>>> f(2)
6
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>>> 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
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>>> 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
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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())
例16. 统计Linux系统挂载点
[[email protected] ~]# mount -v
/dev/mapper/rootVG-root on / type ext3 (rw)
proc on /proc type proc (rw)
sysfs on /sys type sysfs (rw)
devpts on /dev/pts type devpts (rw,gid=5,mode=620)
/dev/mapper/rootVG-tmp on /tmp type ext3 (rw)
/dev/mapper/rootVG-var on /var type ext3 (rw)
/dev/cciss/c0d0p1 on /boot type ext3 (rw)
tmpfs on /dev/shm type tmpfs (rw,size=90%)
>>> import commands
>>> mount = commands.getoutput(‘mount -v‘)
>>> lines = mount.splitlines()
>>> point = map(lambda line:line.split()[2],lines)
>>> print point
[‘/‘, ‘/proc‘, ‘/sys‘, ‘/dev/pts‘, ‘/tmp‘, ‘/var‘]
写成一行:
>>> print map(lambda x:x.split()[2],commands.getoutput(‘mount -v‘).splitlines())
效率问题:
#比较def函数和lambda函数效率问题
import time
# 测试的Def函数
def square1(n):
return n ** 2
# 测试的Lambda函数
square2 = lambda n: n ** 2
print(time.time())
# 使用Def函数
i = 0
while i < 1000000000:
square1(100)
i += 1
print(time.time())
# 使用lambda函数
i = 0
while i < 1000000000:
square2(100)
i += 1
print(time.time())
输出结果:
1413272496.27
1413272703.05 (Def 函数:207s)
1413272904.49 (Lambda函数:201s)
从上面可以看出，两者的所需的时间差不多，效率丝毫不受影响.
难点例子:
from itertools import product map(lambda p: ‘‘.join(i + j for i, j in zip(‘abcd‘, p)) + ‘e‘, product([‘.‘, ‘‘], repeat = 4))
参考链接:http://segmentfault.com/q/1010000000131575