Python 提供了非常多的库和内置函数。有不同的方法可以执行相同的任务，而在 Python 中，有个万能函数：lambda 函数，它可以以不同的方式在任何地方使用。

今天和大家一起研究下这个函数，喜欢记得点赞、收藏、关注。

技术交流文末获取

Lambda 函数简介

Lambda函数也被称为匿名(没有名称)函数，它直接接受参数的数量以及使用该参数执行的条件或操作，该参数以冒号分隔，并返回最终结果。为了在大型代码库上编写代码时执行一项小任务，或者在函数中执行一项小任务，便在正常过程中使用lambda函数。

lambda argument_list:expersion

argument_list是参数列表，它的结构与Python中函数(function)的参数列表是一样的

a,b a=1,b=2 *args **kwargs a,b=1,*args 空 ....

expression是一个关于参数的表达式，表达式中出现的参数需要在argument_list中有定义，并且表达式只能是单行的。

1 None a+b sum(a) 1 if a >10 else 0 [i for i in range(10)] ... 普通函数和Lambda函数的区别

没有名称Lambda函数没有名称，而普通操作有一个合适的名称。

Lambda函数没有返回值使用def关键字构建的普通函数返回值或序列数据类型，但在Lambda函数中返回一个完整的过程。假设我们想要检查数字是偶数还是奇数，使用lambda函数语法类似于下面的代码片段。

b = lambda x: "Even" if x%2==0 else "Odd" b(9)

函数只在一行中Lambda函数只在一行中编写和创建，而在普通函数的中使用缩进

不用于代码重用Lambda函数不能用于代码重用，或者不能在任何其他文件中导入这个函数。相反，普通函数用于代码重用，可以在外部文件中使用。

为什么要使用Lambda函数?

一般情况下，我们不使用Lambda函数，而是将其与高阶函数一起使用。高阶函数是一种需要多个函数来完成任务的函数，或者当一个函数返回任何另一个函数时，可以选择使用Lambda函数。

什么是高阶函数?

通过一个例子来理解高阶函数。假设有一个整数列表，必须返回三个输出。

一个列表中所有偶数的和

一个列表中所有奇数的和

一个所有能被三整除的数的和

首先假设用普通函数来处理这个问题。在这种情况下，将声明三个不同的变量来存储各个任务，并使用一个for循环处理并返回结果三个变量。该方法常规可正常运行。

现在使用Lambda函数来解决这个问题，那么可以用三个不同的Lambda函数来检查一个待检验数是否是偶数，奇数，还是能被三整除，然后在结果中加上一个数。

def return_sum(func, lst): result = 0 for i in lst: #if val satisfies func if func(i): result = result + i return result lst = [11,14,21,56,78,45,29,28] x = lambda a: a%2 == 0 y = lambda a: a%2 != 0 z = lambda a: a%3 == 0 print(return_sum(x, lst)) print(return_sum(y, lst)) print(return_sum(z, lst))

这里创建了一个高阶函数，其中将Lambda函数作为一个部分传递给普通函数。其实这种类型的代码在互联网上随处可见。然而很多人在使用Python时都会忽略这个函数，或者只是偶尔使用它，但其实这些函数真的非常方便，同时也可以节省更多的代码行。接下来我们一起看看这些高阶函数。

Python内置高阶函数 Map函数

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。

Map函数是一个接受两个参数的函数。第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，第二个是任何可迭代的序列数据类型。返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

map(function, iterable, ...)

Map函数将定义在迭代器对象中的某种类型的操作。假设我们要将数组元素进行平方运算，即将一个数组的每个元素的平方映射到另一个产生所需结果的数组。

arr = [2,4,6,8] arr = list(map(lambda x: x*x, arr)) print(arr)

我们可以以不同的方式使用Map函数。假设有一个包含名称、地址等详细信息的字典列表，目标是生成一个包含所有名称的新列表。

students = [ {"name": "John Doe", "father name": "Robert Doe", "Address": "123 Hall street" }, { "name": "Rahul Garg", "father name": "Kamal Garg", "Address": "3-Upper-Street corner" }, { "name": "Angela Steven", "father name": "Jabob steven", "Address": "Unknown" } ] print(list(map(lambda student: student['name'], students))) >>> ['John Doe', 'Rahul Garg', 'Angela Steven']

上述操作通常出现在从数据库或网络抓取获取数据等场景中。

Filter函数

Filter函数根据给定的特定条件过滤掉数据。即在函数中设定过滤条件，迭代元素，保留返回值为True 的元素。Map 函数对每个元素进行操作，而 filter 函数仅输出满足特定要求的元素。

假设有一个水果名称列表，任务是只输出那些名称中包含字符“g”的名称。

fruits = ['mango', 'apple', 'orange', 'cherry', 'grapes'] print(list(filter(lambda fruit: 'g' in fruit, fruits)))

filter(function or None, iterable) --> filter object

返回一个迭代器，为那些函数或项为真的可迭代项。如果函数为None，则返回为真的项。

Reduce函数

这个函数比较特别，不是 Python 的内置函数，需要通过from functools import reduce 导入。Reduce 从序列数据结构返回单个输出值，它通过应用一个给定的函数来减少元素。

reduce(function, sequence[, initial]) -> value

将包含两个参数的函数(function)累计应用于序列(sequence)的项，从左到右，从而将序列reduce至单个值。

如果存在initial，则将其放在项目之前的序列，并作为默认值时序列是空的。

假设有一个整数列表，并求得所有元素的总和。且使用reduce函数而不是使用for循环来处理此问题。

from functools import reduce lst = [2,4,6,8,10] print(reduce(lambda x, y: x+y, lst)) >>> 30

还可以使用 reduce 函数而不是for循环从列表中找到最大或最小的元素。

lst = [2,4,6,8] # 找到最大元素 print(reduce(lambda x, y: x if x>y else y, lst)) # 找到最小元素 print(reduce(lambda x, y: x if x<y else y, lst)) 高阶函数的替代方法 列表推导式

其实列表推导式只是一个for循环，用于添加新列表中的每一项，以从现有索引或一组元素创建一个新列表。之前使用map、filter和reduce完成的工作也可以使用列表推导式完成。然而，相比于使用Map和filter函数，很多人更喜欢使用列表推导式，也许是因为它更容易应用和记忆。

同样使用列表推导式将数组中每个元素进行平方运算，水果的例子也可以使用列表推导式来解决。

arr = [2,4,6,8] arr = [i**2 for i in arr] print(arr) fruit_result = [fruit for fruit in fruits if 'g' in fruit] print(fruit_result) 字典推导式

与列表推导式一样，使用字典推导式从现有的字典创建一个新字典。还可以从列表创建字典。

假设有一个整数列表，需要创建一个字典，其中键是列表中的每个元素，值是列表中的每个元素的平方。

lst = [2,4,6,8] D1 = {item:item**2 for item in lst} print(D1) >>> {2: 4, 4: 16, 6: 36, 8: 64} # 创建一个只包含奇数元素的字典 arr = [1,2,3,4,5,6,7,8] D2 = {item: item**2 for item in arr if item %2 != 0} print(D2) >>> {1: 1, 3: 9, 5: 25, 7: 49} 一个简单应用 如何快速找到多个字典的公共键 方法一 dl = [d1, d2, d3] # d1, d2, d3为字典，目标找到所有字典的公共键 [k for k in dl[0] if all(map(lambda d: k in d, dl[1:]))] 例 dl = [{1:'life', 2: 'is'}, {1:'short', 3: 'i'}, {1: 'use', 4: 'python'}] [k for k in dl[0] if all(map(lambda d: k in d, dl[1:]))] # 1 解析 # 列表表达式遍历dl中第一个字典中的键 [k for k in dl[0]] # [1, 2] # lambda 匿名函数判断字典中的键，即k值是否在其余字典中 list(map(lambda d: 1 in d, dl[1:])) # [True, True] list(map(lambda d: 2 in d, dl[1:])) #[False, False] # 列表表达式条件为上述结果([True, True])全为True,则输出对应的k值 #1 方法二 # 利用集合（set）的交集操作 from functools import reduce # reduce(lambda a, b: a*b, range(1,11)) # 10! reduce(lambda a, b: a & b, map(dict.keys, dl)) 写在最后

目前已经学习了Lambda函数是什么，以及Lambda函数的一些使用方法。随后又一起学习了Python中的高阶函数，以及如何在高阶函数中使用lambda函数。

除此之外，还学习了高阶函数的替代方法：在列表推导式和字典推导式中执行之前操作。虽然这些方法看似简单，或者说你之前已经见到过这类方法，但你很可能很少使用它们。你可以尝试在其他更加复杂的函数中使用它们，以便使代码更加简洁。

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