python lambda表達式簡單用法
1、lambda是什么？
看個例子：
1 g = lambda x:x+1
看一下執行的結果：
g(1)
>>>2
g(2)
>>>3
當然，你也可以這樣使用：
lambda x:x+1(1)
>>>2
可以這樣認為,lambda作為一個表達式，定義了一個匿名函數，上例的代碼x為入口參數，x+1為函數體，用函數來表示為：
1 def g(x):
2 return x+1
非常容易理解，在這里lambda簡化了函數定義的書寫形式。是代碼更為簡潔，但是使用函數的定義方式更為直觀，易理解。
Python中，也有幾個定義好的全局函數方便使用的，filter, map, reduce
>>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
>>>
>>> print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)
[18, 9, 24, 12, 27]
>>>
>>> print map(lambda x: x * 2 + 10, foo)
[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]
>>>
>>> print reduce(lambda x, y: x + y, foo)
139
上面例子中的map的作用，非常簡單清晰。但是，Python是否非要使用lambda才能做到這樣的簡潔程度呢？在對象遍歷處理方面，其實Python的for..in..if語法已經很強大，並且在易讀上勝過了lambda。
比如上面map的例子，可以寫成：
print [x * 2 + 10 for x in foo]
非常的簡潔，易懂。
filter的例子可以寫成：
print [x for x in foo if x % 3 == 0]
同樣也是比lambda的方式更容易理解。
上面簡要介紹了什么是lambda,下面介紹為什么使用lambda,看一個例子（來自apihelper.py)：
processFunc = collapse and (lambda s: " ".join(s.split())) or (lambda s: s)
在Visual Basic，你很有可能要創建一個函數，接受一個字符串參數和一個 collapse 參數，並使用 if 語句確定是否壓縮空白，然后再返回相應的值。這種方式是低效的，因為函數可能需要處理每一種可能的情況。每次你調用它，它將不得不在給出你所想要的東西之前，判斷是否要壓縮空白。在 Python 中，你可以將決策邏輯拿到函數外面，而定義一個裁減過的 lambda 函數提供確切的 (唯一的) 你想要的。這種方式更為高效、更為優雅，而且很少引起那些令人討厭 (哦，想到那些參數就頭昏) 的錯誤。
通過此例子，我們發現，lambda的使用大量簡化了代碼，使代碼簡練清晰。但是值得注意的是，這會在一定程度上降低代碼的可讀性。
習條件運算時，對於簡單的 if else 語句，可以使用三元運算來表示，即：
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1
2
3
4
5
6
7
8
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# 普通條件語句
if
1 == 1:
name =
'wupeiqi'
else
:
name =
'alex'
# 三元運算
name =
'wupeiqi'
if
1 == 1
else
'alex'
|
對於簡單的函數，也存在一種簡便的表示方式，即：lambda表達式
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1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
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# ###################### 普通函數 ######################
# 定義函數（普通方式）
def func(arg):
return
arg + 1
# 執行函數
result = func(123)
# ###################### lambda ######################
# 定義函數（lambda表達式）
my_lambda = lambda arg : arg + 1
# 執行函數
result = my_lambda(123)
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lambda存在意義就是對簡單函數的簡潔表示
內置函數 二
一、map
遍歷序列，對序列中每個元素進行操作，最終獲取新的序列。
li = [11, 22, 33] new_list = map(lambda a: a + 100, li)
li = [11, 22, 33] sl = [1, 2, 3] new_list = map(lambda a, b: a + b, li, sl)
二、filter
對於序列中的元素進行篩選，最終獲取符合條件的序列
li = [11, 22, 33] new_list = filter(lambda arg: arg > 22, li) #filter第一個參數為空，將獲取原來序列
三、reduce
對於序列內所有元素進行累計操作
li = [11, 22, 33] result = reduce(lambda arg1, arg2: arg1 + arg2, li) # reduce的第一個參數，函數必須要有兩個參數 # reduce的第二個參數，要循環的序列 # reduce的第三個參數，初始值