京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python的lambda匿名函数
lambda函数也叫匿名函数,即,函数没有具体的名称。先来看一个最简单例子:
def f(x):
return x**2
print f(4)
Python中使用lambda的话,写成这样
g = lambda x : x**2
print g(4)
lambda表达式在很多编程语言都有对应的实现。比如C#:
var g = x => x**2
Console.WriteLine(g(4))
那么,lambda表达式有什么用处呢?很多人提出了质疑,lambda和普通的函数相比,就是省去了函数名称而已,同时这样的匿名函数,又不能共享在别的地方调用。其实说的没错,lambda在Python这种动态的语言中确实没有起到什么惊天动地的作用,因为有很多别的方法能够代替lambda。同时,使用lambda的写法有时显得并没有那么pythonic。甚至有人提出之后的Python版本要取消lambda。
回过头来想想,Python中的lambda真的没有用武之地吗?其实不是的,至少我能想到的点,主要有:
1. 使用Python写一些执行脚本时,使用lambda可以省去定义函数的过程,让代码更加精简。
2. 对于一些抽象的,不会别的地方再复用的函数,有时候给函数起个名字也是个难题,使用lambda不需要考虑命名的问题。
3. 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。
lambda语句中,冒号前是参数,可以有多个,用逗号隔开,冒号右边的返回值。lambda语句构建的其实是一个函数对象,见证一下:
g = lambda x : x**2
print g
<function <lambda> at 0x00AFAAF0>
C#3.0开始,也有了lambda表达式,省去了使用delegate的麻烦写法。C#中的lambda表达式关键字是=>,看下面的一个例子:
var array = new int[] {2, 3, 5, 7, 9};
var result = array.Where(n => n > 3); // [5, 6, 9]
C#使用了扩展方法,才使得数组对象拥有了像Where,Sum之类方便的方法。Python中,也有几个定义好的全局函数方便使用的,他们就是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,和C#的Where扩展方法一样,非常简单方便。但是,Python是否非要使用lambda才能做到这样的简洁程度呢?在对象遍历处理方面,其实Python的for..in..if语法已经很强大,并且在易读上胜过了lambda。比如上面map的例子,可以写成:
print [x * 2 + 10 for x in foo]
非常的简洁,易懂。filter的例子可以写成:
print [x for x in foo if x % 3 == 0]
同样也是比lambda的方式更容易理解。
所以,什么时候使用lambda,什么时候不用,需要具体情况具体分析,只要表达的意图清晰就好。一般情况下,如果for..in..if能做的,我都不会选择lambda。
在数学教学中,经常会使用到lambda,比如有一位老兄就遇到这样一个问题。他想创建一个函数数组fs=[f0,...,f9] where fi(n)=i+n. 于是乎,就定义了这么一个lambda函数:
fs = [(lambda n: i + n) for i in range(10)]
但是,奇怪的是,
>>> fs[3](4)
13
>>> fs[4](4)
13
>>> fs[5](4)
13
结果并没有达到这位老兄的预期,预期的结果应该是:
>>> fs[3](4)
7
>>> fs[4](4)
8
>>> fs[5](4)
9
问题其实出在变量i上。上面的代码换个简单的不使用lambda的缩减版本:
i = 1
def fs(n):
return n + i
print fs(1) # 2
i = 2
print fs(1) # 3
可见,上面没有达到预期的原因是lambda中的i使用的是匿名函数外的全局变量。修改一下:
fs = [(lambda n, i=i : i + n) for i in range(10)]数据分析培训
>>> fs[3](4)
7
>>> fs[4](4)
8
>>> fs[5](4)
9
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13