python?lambda?表達式形式分析
前言:
在日常開發(fā)的過程中,有時候會臨時用到一些簡單的函數(shù),她們的業(yè)務(wù)邏輯會相對簡單,簡單到并不值得讓他們留下名字,這個時候,就很值得使用匿名函數(shù) lambda
函數(shù)來完成這個需求。
lambda表達式格式
lambda arguments : statement
表達式以?? lambda?
?關(guān)鍵字開頭,冒號 ":" 左側(cè)是函數(shù)的傳入?yún)?shù),當(dāng)有多個入?yún)r使用逗號劃分開,冒號右側(cè)是返回值的表達式語句,函數(shù)會根據(jù)表達式計算結(jié)果并將其返回。??lambda?
?表達式會創(chuàng)建一個函數(shù)對象,可以對其賦值并如同普通函數(shù)一樣使用。下面定義了一個求平方的 lambda 表達式:
>>> lambda x : x * x <function <lambda> at 0x000001C98ED8E040>
其中x是該函數(shù)的參數(shù),冒號后面的表達式是函數(shù)的返回值,你能一眼看出這個函數(shù)就是是在求該變量的平方,但作為一個函數(shù),沒有名字如何使用呢?
這里我們暫且給這個匿名函數(shù)綁定一個名字,這樣使得我們調(diào)用匿名函數(shù)成為可能。
>>> square = lambda x : x * x >>> square <function <lambda> at 0x000001C98F24B040> >>> square(8) 64
它等同于常規(guī)函數(shù)
>>> def square(x: int) -> int: ... return x * x ... >>> square <function square at 0x000001C98ED8E040> >>> square(8) 64
通過這個例子可以很明顯觀察到,lambda表達式和普通函數(shù)表達式在表現(xiàn)上的區(qū)別,lambda聲明之后在python虛擬機中是記錄為lambda,而普通函數(shù)會吧函數(shù)名直接體現(xiàn)出來,試想當(dāng)發(fā)生異常的時候,??Traceback?
?打印了異常信息,但是不標(biāo)記準(zhǔn)確位置,也不跟你說哪個函數(shù)出問題,這樣排錯效率將極大的降低。
>>> div1 = lambda x : 1 / x >>> div1(0) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 1, in <lambda> ZeroDivisionError: division by zero >>> def div2(x: int) ->int: ... return 1 / 0 ... >>> div2(0) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 2, in div2 ZeroDivisionError: division by zero
如代碼所示,對于div1來說,發(fā)生異常了,之跟你說你寫的某個lambda
函數(shù)有異常,而且是在它的第一行,但就不跟你說是哪個函數(shù):),但對于div2來說,就會很直接的說明,div2
的第二行出問題了,這很容易定位啊,喏,這也很直觀的暗示我們,寫lambda不能太復(fù)雜,要盡最大努力的令其簡潔,永不出錯,如果有可能會有異常發(fā)生,倒還不如寫成普通函數(shù)來的痛快。這個以上《Effective Python》所提倡的:使用輔助函數(shù)來取代復(fù)雜的表達式,并賦予函數(shù)清晰的名稱以提高代碼可讀性。
匿名的用法
對于lambda
來說,更多時候是用在高階函數(shù)中,將其自己作為參數(shù)傳入高階函數(shù)中,比如在map
、filter
和 reduce
函數(shù),這些函數(shù)接收一個函數(shù)作為參數(shù),如果不想額外定義函數(shù),那么使用 lambda 表達式創(chuàng)建匿名函數(shù)就是最佳的應(yīng)用場景。
>>> list(map(lambda x : x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64] >>> list(filter(lambda x : x < 2, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])) [1] >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 36
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