目录
Python 中的 lambda 函数介绍
1. lambda 函数的基本概念
2. lambda 函数的语法
3. lambda 函数的常见用法
3.1 简单的数学运算
3.2 排序和过滤
排序
过滤
3.3 映射（Map）
3.4 函数参数
4. lambda 函数的限制
5. 实际应用示例
5.1 多条件排序
5.2 动态排序
Python 中的 lambda 函数介绍
lambda 函数是 Python 中的一种匿名函数，也称为 lambda 表达式。与常规的函数定义不同，lambda 函数可以在一行内定义，非常适合用于简单的、临时性的函数需求。本文将详细介绍 lambda 函数的基本概念、语法、常见用法以及一些实用的代码示例。
1. lambda 函数的基本概念
lambda 函数是一种简洁的函数定义方式，通常用于需要简单函数的地方。lambda 函数的特点是：
- 匿名：
lambda函数没有名字，通常在定义后立即使用。 - 简洁：
lambda函数可以在一行内定义，适合简单的功能。 - 临时：
lambda函数通常用于临时性的、一次性使用的场景。
2. lambda 函数的语法
lambda 函数的基本语法如下：
lambda arguments: expression- arguments：参数列表，可以有多个参数，用逗号分隔。
- expression：表达式，
lambda函数的返回值。
3. lambda 函数的常见用法
3.1 简单的数学运算
lambda 函数非常适合用于简单的数学运算。
# 定义一个 lambda 函数，计算两个数的和
add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 5)) # 输出 8
# 定义一个 lambda 函数，计算一个数的平方
square = lambda x: x ** 2
print(square(4)) # 输出 163.2 排序和过滤
lambda 函数经常用于排序和过滤操作。
排序
# 对列表按长度进行排序
words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
sorted_words = sorted(words, key=lambda x: len(x))
print(sorted_words) # 输出 ['date', 'apple', 'cherry', 'banana']过滤
# 过滤出偶数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers) # 输出 [2, 4, 6]3.3 映射（Map）
lambda 函数可以与 map 函数一起使用，对列表中的每个元素进行操作。
# 将列表中的每个数乘以 2
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
doubled_numbers = list(map(lambda x: x * 2, numbers))
print(doubled_numbers) # 输出 [2, 4, 6, 8, 10]3.4 函数参数
lambda 函数可以用作其他函数的参数。
# 定义一个函数，接受一个函数作为参数
def apply_function(func, x):
return func(x)
# 使用 lambda 函数作为参数
result = apply_function(lambda x: x ** 2, 4)
print(result) # 输出 164. lambda 函数的限制
尽管 lambda 函数非常简洁和方便，但它也有一些限制：
- 只能包含一个表达式：
lambda函数不能包含复杂的逻辑和多条语句。 - 没有名字：
lambda函数是匿名的，通常在定义后立即使用。 - 不适合复杂功能：对于复杂的逻辑和功能，建议使用常规的
def函数定义。
5. 实际应用示例
5.1 多条件排序
# 对列表按年龄和姓名排序
people = [
{"name": "Alice", "age": 30},
{"name": "Bob", "age": 25},
{"name": "Charlie", "age": 30}
]
sorted_people = sorted(people, key=lambda x: (x['age'], x['name']))
print(sorted_people)
# 输出 [{'name': 'Bob', 'age': 25}, {'name': 'Alice', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 30}]5.2 动态排序
# 根据用户输入动态排序
data = [1, 2, 3, 4, 5]
def sort_data(data, order):
return sorted(data, key=lambda x: x, reverse=order)
# 升序排序
print(sort_data(data, False)) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]
# 降序排序
print(sort_data(data, True)) # 输出 [5, 4, 3, 2, 1]
