前言：

Lambda 函數(shù)是 Python 中的匿名函數(shù)。當你需要完成一件小工作時，在本地環(huán)境中使用它們可以讓工作得心應(yīng)手。有些人將它們簡稱為 lambdas，它們的語法如下：

lambda arguments: expression

lambda 關(guān)鍵字可以用來創(chuàng)建一個 lambda 函數(shù)，緊跟其后的是參數(shù)列表和用冒號分割開的單個表達式。例如，lambda x: 2 * x 是將任何輸入的數(shù)乘2，而 lambda x, y: x+y 是計算兩個數(shù)字的和。語法十分直截了當，對吧？

假設(shè)您知道什么是 lambda 函數(shù)，本文旨在提供有關(guān)如何正確使用 lambda 函數(shù)的一些常規(guī)準則。

1. 不要返回任何值

看看語法，您可能會注意到我們在 lambda 函數(shù)中并沒有返回任何內(nèi)容。這都是因為 lambda 函數(shù)只能包含一個表達式。然而，使用 return 關(guān)鍵字會構(gòu)成不符合規(guī)定語法的語句，如下所示：

>>> integers = [(3, -3), (2, 3), (5, 1), (-4, 4)]
>>> sorted(integers, key=lambda x: x[-1])
[(3, -3), (5, 1), (2, 3), (-4, 4)]
>>> sorted(integers, key=lambda x: return x[-1])
...?
? File "<input>", line 1
? ? sorted(integers, key=lambda x: return x[-1])
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?^
SyntaxError: invalid syntax

該錯誤可能是由于無法區(qū)分表達式和語句而引起的。像是包含 return、try、 with 以及 if 的語句會執(zhí)行特殊動作。然而，表達式指的是那些可以被計算出一個值的表達，例如數(shù)值或其他 Python 對象。

通過使用 lambda 函數(shù)，單個表達式會被計算為一個值并且參與后續(xù)的計算，例如由 sorted 函數(shù)排序。

2. 不要忘記更好的選擇

lambda 函數(shù)最常見的使用場景是將它作為一些內(nèi)置工具函數(shù)中 key 的實參，比如上面展示的 sorted() 和 max()。根據(jù)情況，我們可以使用其他替代方法。

思考下面的例子：

>>> integers = [-4, 3, 7, -5, -2, 6]
>>> sorted(integers, key=lambda x: abs(x))
[-2, 3, -4, -5, 6, 7]
>>> sorted(integers, key=abs)
[-2, 3, -4, -5, 6, 7]
>>> scores = [(93, 100), (92, 99), (95, 94)]
>>> max(scores, key=lambda x: x[0] + x[1])
(93, 100)
>>> max(scores, key=sum)
(93, 100)

在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，很多人使用 pandas 庫來處理數(shù)據(jù)。如下所示，我們可以使用 lambda 函數(shù)通過 map() 函數(shù)從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中創(chuàng)建新數(shù)據(jù)。除了使用 lambda 函數(shù)外，我們還可以直接使用算術(shù)函數(shù)，因為 pandas 是支持的：

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> data.map(lambda x: x + 5)
0 ? ?6
1 ? ?7
2 ? ?8
3 ? ?9
dtype: int64
>>> data + 5
0 ? ?6
1 ? ?7
2 ? ?8
3 ? ?9
dtype: int64

3. 不要將它賦值給變量

我曾見過一些人將 lambda 函數(shù)誤認為是簡單函數(shù)的另一種聲明方式，我們可能也見過有人像下面這么做：

>>> doubler = lambda x: 2 * x
>>> doubler(5)
10
>>> doubler(7)
14
>>> type(doubler)
<class 'function'>

對 lambda 函數(shù)命名的唯一作用可能是出于教學(xué)目的，以表明 lambda 函數(shù)的確是和其他函數(shù)一樣的函數(shù)——可以被調(diào)用并且具有某種功能。除此之外，我們不應(yīng)該將 lambda 函數(shù)賦值給變量。

為 lambda 函數(shù)命名的問題在于這使得調(diào)試不那么直觀。與其他的使用常規(guī) def 關(guān)鍵字創(chuàng)建的函數(shù)不同，lambda 函數(shù)沒有名字，這也是為什么有時它們被稱為匿名函數(shù)的原因。思考下面簡單的例子，找出細微的區(qū)別：

>>> inversive0 = lambda x: 1 / x
>>> inversive0(2)
0.5
>>> inversive0(0)
Traceback (most recent call last):
? File "<input>", line 1, in <module>
? File "<input>", line 1, in <lambda>
ZeroDivisionError: division by zero
>>> def inversive1(x):
... ? ? return 1 / x
...?
>>> inversive1(2)
0.5
>>> inversive1(0)
Traceback (most recent call last):
? File "<input>", line 1, in <module>
? File "<input>", line 2, in inversive1
ZeroDivisionError: division by zero

當我們的代碼存在關(guān)于 lambda 函數(shù)的問題（即 inversive0），Traceback 錯誤信息只會提示您 lambda 函數(shù)存在問題。

相比之下，使用正常定義的函數(shù)，Traceback會清晰地提示您有問題的函數(shù)（即 inversive1）。

與此相關(guān)，如果您想多次使用 lambda 函數(shù)，最佳實踐是使用通過 def 定義的允許使用文檔字符串的常規(guī)函數(shù)。

4. 不要忘記列表推導(dǎo)式

有些人喜歡將 lambda 函數(shù)和高階函數(shù)一起使用，比如 map 或 filter。思考下面用法示例：

>>> # 創(chuàng)建一個數(shù)字列表
>>> numbers = [2, 1, 3, -3]
>>> # 使用帶有 lambda 函數(shù)的 map 函數(shù)
>>> list(map(lambda x: x * x, numbers))
[4, 1, 9, 9]
>>> # 使用帶有 lambda 函數(shù)的 filter 函數(shù)
>>> list(filter(lambda x: x % 2, numbers))
[1, 3, -3]

我們可以使用可讀性更強的列表推導(dǎo)式代替 lambda 函數(shù)。如下所示，我們使用列表推導(dǎo)式來創(chuàng)建相同的列表對象。如所見，與列表推導(dǎo)式相比，之前將 map 或 filter 函數(shù)與 lambda 函數(shù)一起使用更麻煩。因此，在創(chuàng)建涉及高階函數(shù)的列表時，應(yīng)考慮使用列表推導(dǎo)式。

>>> # Use list comprehensions
>>> [x * x for x in numbers]
[4, 1, 9, 9]
>>> [x for x in numbers if x % 2]
[1, 3, -3]

結(jié)論

在本文中，我們回顧了使用 lambda 函數(shù)可能會犯的四個常見錯誤。通過避免這些錯誤，您應(yīng)該能在代碼中正確使用 lambda 函數(shù)。

使用 lambda 函數(shù)的經(jīng)驗準則是保持簡單以及只在本地使用一次。

到此這篇關(guān)于如何寫好 Python 的 Lambda 函數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 的 Lambda 函數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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