Python 的 lambda 表达式
在很多资料中,经常会看到这样一句话:“Python 中的函数是第一类对象”。关于这一点,Python 的创始人 Guido 曾提过 “First-class Everything”,他对 Python 的一个发展目标就是所有的对象都是第一类对象。
1. 将函数作为第一类对象
1.1 什么是第一类对象
在前言中所说的第一类对象,其实是指函数作为一个对象,与其它对象具有相同的地位。具体来说,数值可以被赋值给变量、作为参数传递给函数、作为返回值,因为函数和数值具有相同的地位,所以函数也可以被赋值给变量、作为参数传递给函数、作为返回值。
Python 中的常见类型对象包括:
- 数值,例如:123、3.14
- 字符串,例如:“Hello”、“World”
- 布尔值,例如:True、False
- 列表,例如:[1, 2, 3]
- 字典,例如:{‘name’: ‘tom’, ‘age’: 12}
可以在如下场合中处理这些对象,包括:
1.1.1 将对象赋值给变量
可以将数值、字符串、列表、字典类型的对象赋值给变量,例如:
number = 123
string = "hello"
list = [1, 2, 3]
dict = {'name': 'tom', 'age': 12}
1.1.2 将对象作为参数传递
可以将数值、字符串、列表、字典类型的对象作为参数传递给函数,例如:
print(123)
print("hello")
print([1, 2, 3])
print({'name': 'tom', 'age': 12})
1.1.3 将对象用作返回值
可以将数值、字符串、列表、字典类型的对象作为函数的返回值,例如:
def return_number():
return 123
def return_string():
return "hello"
def return_list():
return [1, 2, 3]
def return_dict():
return {'name': 'tom', 'age': 12}
1.2 将函数作为第一类对象
将函数作为第一类对象,函数具有和数值、字符串、列表、字典等类型的对象具有相同的地位,因此:
1.2.1 可以将函数赋值给变量
def max(a, b):
if a > b:
return a
else:
return b
var = max
print('max = %d' % var(1, 2))
- 在第 1 行,定义函数 max
- 在第 7 行,将函数 max 作为值赋予变量 var
- 在第 8 行,变量 var 的类型是函数,因此可以进行函数调用
程序的输出结果如下:
max = 2
1.2.2 可以将函数作为参数传递
def func():
print('Inside func')
def pass_func(data):
print('Inside pass_func')
data()
pass_func(func)
- 在第 1 行,定义函数 func
- 在第 4 行,定义函数 pass_func,函数 pass_func 的参数 data 的类型是函数
- 在第 6 行,调用函数 data(),data 的类型是函数,因此可以进行函数调用
- 在第 8 行,将函数 func 作为参数传递给函数 pass_func
程序的输出结果如下:
Inside pass_func
Inside func
1.2.3 可以将函数作为返回值
def func():
print('Inside func')
def return_func():
print('Inside return_func')
return func
var = return_func()
var()
- 在第 1 行,定义函数 func
- 在第 4 行,定义函数 return_func,函数 return_func 返回一个函数类型的对象
- 在第 6 行,将函数 func 作为值返回
- 在第 8 行,调用 return_func(),将函数的返回值保存到变量 var
- 在第 9 行,变量 var 的类型是函数,因此可以进行函数调用
程序的输出结果如下:
Inside return_func
Inside func
2. 将函数作为第一类对象的意义
将函数作为第一类对象,是一种重要的抽象机制,极大的提升了程序的灵活性。通过一个例子进行说明。假设需要完成这样的任务:
- 存在一个列表 [1, -1, 2, -2, 3, -3]
- 打印输出列表中的正数
- 打印输出列表中的负数
我们使用两种方法实现:
- 包含重复性代码的解决方法
- 将函数作为参数传递
2.1 包含重复性代码的解决方法
list = [1, -1, 2, -2, 3, -3]
def print_positive(list):
for item in list:
if item > 0:
print(item)
def print_negative(list):
for item in list:
if item < 0:
print(item)
print_positive(list)
print_negative(list)
- 在第 3 行,定义了函数 print_positive,该函数打印 list 中的正数
- 在第 8 行,定义了函数 print_negative,该函数打印 list 中的负数
- 对比函数 print_positive 和函数 print_negative,两者的相似度很高
- 代码的结构完全相同
- 遍历 list 时,两者的选择条件不一样,print_positive 使用 item > 0 的条件选择,print_negative 使用 item < 0 的条件选择
程序的输出结果如下:
1
2
3
-1
-2
-3
2.2 将函数作为参数传递
list = [1, -1, 2, -2, 3, -3]
def select_positive(x):
return x > 0
def select_negative(x):
return x < 0
def select(list, select_function):
for item in list:
if select_function(item):
print(item)
select(list, select_positive)
select(list, select_negative)
- 在第 3 行,定义了函数 select_postive,如果参数 > 0,则返回真
- 在第 6 行,定义了函数 select_negative,如果参数 < 0,则返回真
- 在第 9 行,定义了函数 select,包含两个参数,第 1 个参数是列表,第 2 个参数的类型是函数
- 在第 10 行,遍历列表 list
- 在第 11 行,参数 selct_function 是一个函数,用于选择是否选中当前正在遍历的数值
- 在第 14 行,将函数 select_positive 作为参数传递给函数 select,函数打印列表中的正数
- 在第 15 行,将函数 select_negative 作为参数传递给函数 select,函数打印列表中的负数
程序的输出结果如下:
1
2
3
-1
-2
-3
3. 匿名函数 lambda
3.1 lambda 表达式的定义
在传入函数时,有些时候,不需要显式地定义函数,直接传入匿名函数更方便。Python 提供了 lambda 表达式对匿名函数提供了有限支持,lambda 表达式的语法如下:
lambda args: expression
使用 lambda 表达式定义一个函数,函数判断输入参数是否大于 0,如下所示:
lambda x: x > 0
该函数等价于函数 select_positive,如下所示:
def select_positive(x):
return x > 0
函数 select_positive 与 lambda 表达式的功能相同,函数 select_positive 具有函数名称,lambda 表达式没有函数名,因此 lambda 表达式又被称为匿名函数。
3.2 使用 lambda 表达式重写程序
在前面的小节中,将函数作为参数,编写程序实现打印正数和负数。下面使用 lambda 表达式重写这个程序:
list = [1, -1, 2, -2, 3, -3]
def select(list, select_function):
for item in list:
if select_function(item):
print(item)
select(list, lambda item: item > 0)
select(list, lambda item: item < 0)
- 在第 3 行,定义了函数 select,它与前面的小节定义的函数完全相同
- 在第 4 行,遍历列表 list
- 在第 5 行,参数 selct_function 是一个函数,用于选择是否选中当前正在遍历的数值
- 在第 8 行,定义了 lambda 表达式
- lambda 表达式判断输入参数是否为正数
- 将 lambad 表达式作为参数传递给函数 select,函数打印列表中的正数
- 在第 9 行,定义了 lambda 表达式
- lambda 表达式判断输入参数是否为负数
- 将 lambad 表达式作为参数传递给函数 select,函数打印列表中的负数
程序输出结果如下:
1
2
3
-1
-2
-3
3.3 map 函数
使用 Python 内置的 map 函数时,通常会用到 lambda 表达式。map 函数的原型如下:
map(function, list)
map 函数接收两个参数 function 和 list,function 是一个函数,list 是一个可以被遍历的序列,map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的序列返回。map 函数的工作原理图如下:
list = [1, 2, 3]
list2 = map(lambda x: x * 2, list)
for item in list2:
print(item)
list10 = map(lambda x: x + 10, list)
for item in list10:
print(item)
- 在第 1 行,定义原始序列 list
- 在第 3 行,定义 lambda 函数,作用于 list 中的每个元素,将每个元素乘以 2,生成一个新序列 list2
- 在第 4 行,打印输出新序列 list2
- 在第 7 行,定义 lambda 函数,作用于 list 中的每个元素,将每个元素加上 10,生成一个新序列 list10
- 在第 8 行,打印输出新序列 list10
程序输出结果如下:
2
4
6
11
12
13
4. 小结
Python 对 lambda 函数 的支持有限。当我们在编写程序的时候如果代码只是用一次,并不会复用的时候 lambda 函数是一个非常好的选择。
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