--- title: Lambda Expressions localeTitle: Lambda表达式 --- ## Lambda表达式 Lambda表达式理想地用于我们有一些简单的事情要做,我们对快速完成工作更感兴趣而不是正式命名函数。 Lambda表达式也称为匿名函数。 [帮助我们的社区扩展它](https://github.com/freecodecamp/guides/tree/master/src/pages/python/lambda-expressions/index.md) 。 Python中的Lambda表达式是声明小型和匿名函数的简短方法(没有必要为lambda函数提供名称)。 Lambda函数的行为与使用`def`关键字声明的常规函数​​一样。当您想要以简洁的方式定义一个小函数时,它们会派上用场。它们只能包含一个表达式,因此它们不适合具有control-flow语句的函数。 主 #### Lambda函数的语法 `lambda arguments: expression` Lambda函数可以包含任意数量的参数,但只能包含一个表达式 #### 示例代码 ```py # Lambda function to calculate square of a number square = lambda x: x ** 2 print(square(3)) # Output: 9 # Traditional function to calculate square of a number def square1(num): return num ** 2 print(square(5)) # Output: 25 ``` 在上面的lambda示例中, `lambda x: x ** 2`产生一个匿名函数对象,该对象可以与任何名称相关联。 因此,我们将函数对象与`square`相关联,因此从现在开始,我们可以像任何传统函数一样调用`square`对象。例如`square(10)` ## 例子 ### 初学者 ```py lambda_func = lambda x: x**2 # Function that takes an integer and returns its square lambda_func(3) # Returns 9 ``` ### 中间 ```py lambda_func = lambda x: True if x**2 >= 10 else False lambda_func(3) # Returns False lambda_func(4) # Returns True ``` ### 复杂 ```py my_dict = {"A": 1, "B": 2, "C": 3} sorted(my_dict, key=lambda x: my_dict[x]%3) # Returns ['C', 'A', 'B'] ``` ### 用例 假设您要从`list`过滤掉奇数。你可以使用`for`循环: ```python my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] filtered = [] for num in my_list: if num % 2 != 0: filtered.append(num) print(filtered) # Python 2: print filtered # [1, 3, 5, 7, 9] ``` You could write this as a one liner with list-comprehensions ``` 蟒蛇 如果x%2!= 0,则过滤= \[x代表\[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10\]中的x​​\] \`\`\` 但是你可能会想要使用内置的`filter`功能。为什么?第一个例子有点冗长,单线程可能更难理解,因为`filter`提供两个单词中最好的。更重要的是,内置函数通常更快。 \`\`\`蟒蛇 my\_list = \[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10\] filtered = filter(lambda x:x%2!= 0,my\_list) 列表(过滤) # \[1,3,5,7,9\] ` `` NOTE: in Python 3 built in function return generator objects, so you have to call` list `, while in Python 2 they return a` list `,` tuple `or` string\`。 发生了什么?你告诉`filter`使用`my_list`每个元素并应用lambda表达式。返回`False`的值将被过滤掉。 #### 更多信息: * [官方文件](https://docs.python.org/3/reference/expressions.html#lambda) * [进一步阅读](https://dbader.org/blog/python-lambda-functions)