详解Python匿名函数（lambda函数）

匿名函数lambda

Python使用lambda关键字创造匿名函数。所谓匿名，意即不再使用def语句这样标准的形式定义一个函数。这种语句的目的是由于性能的原因，在调用时绕过函数的栈分配。其语法是：

lambda [arg1[, arg2, ... argN]]: expression

其中，参数是可选的，如果使用参数的话，参数通常也会在表达式之中出现。

下面举例来说明lambda语句的使用方法（无参数）。

# 使用def定义函数的方法
def true():
  return True

#等价的lambda表达式
>>> lambda :True
<function <lambda> at 0x0000000001E42518>

# 保留lambda对象到变量中，以便随时调用
>>> true = lambda :True
>>> true()
True

下面再举一个带参数的例子。

# 使用def定义的函数
def add( x, y ):
  return x + y

# 使用lambda的表达式
lambda x, y: x + y

# lambda也允许有默认值和使用变长参数
lambda x, y = 2: x + y
lambda *z: z

# 调用lambda函数
>>> a = lambda x, y: x + y
>>> a( 1, 3 )
4
>>> b = lambda x, y = 2: x + y
>>> b( 1 )
3
>>> b( 1, 3 )
4
>>> c = lambda *z: z
>>> c( 10, 'test')
(10, 'test')

但由于lambda表达式特殊的设计，在特定的场景中也带来了一些不同的体验。

lambda是一个表达式，不是一个语句 这就使它能够出现在一些def不能出现的地方，比如，列表常量中。

lambda是单个的表达式，不是一个代码块 lambda的设计是为了满足简单函数的场景，仅能封装有限的逻辑，有复杂逻辑的情况有def来处理，所以lambda的功能要比def小的多。

另外，lambda表达式是可以嵌套的

>>> action = (lambda x : (lambda y : x + y))
>>> a = action(10)
>>> a(5)
15

这就是一个用lambda实现的闭包，与普通闭包一样，内嵌lambda表达式可以获得上层lambda函数的变量。

匿名函数的使用

匿名函数通常被用作高阶函数(higher-order function,参数为函数的函数)的参数。比如，几个内置函数：filter(),map(),reduce()。下面我们分别看看这几个函数的用法及达到相同效果的python另一种特征的用法

filter函数

>>> list = [1, 2, 3]
>>> result = filter(lambda x: x%2==0, list)
>>> result
[2]
>>> result = [x for x in list if x%2==0]
>>> result
[2]

map函数

>>> result = map(lambda x: x*2, list)
>>> result
[2, 4, 6]
>>> result = [x*2 for x in list]
>>> result
[2, 4, 6]

reduce函数

>>> result = reduce(lambda x, y: x+y,list)
>>> result
6
>>> result = sum(list)
>>> result
6

除reduce函数的替代用法比较特殊外，map和filter函数都可以使用列表推导式（list comprehension）代替。据说，当年lambda是一个Lisp程序员给python加的，而Guido是强烈反对的，他中意的是列表推导式。

跳转表(jump table)

lambda的另一种用法是用来编写跳转表,也就是行为列表或字典，能按需执行特定的动作。

>>> key = "get"
>>> {"abc":(lambda : 2 + 2),"bcd" : (lambda : 3 + 3), "get" : (lambda : 4 + 4)}[key]()
8

这样在字典中，每个lambda都留下了一个后续可以调用的函数，通过索引可以取出来，并调用。这就使字段可以成为更加通用的多路分支工具。