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  • deep_learning_Function_ lambda函数详解

    这里总结了关于 Python 中的 lambda 函数的“一个语法,三个特性,四个用法”。

    一个语法:

    在 Python 中,lambda 函数的语法是唯一的。其形式如下:
     

    lambda argument_list: expression 
    

    其中,lambda 是 Python 预留的关键字,argument_list 和 expression 由用户自定义。
    具体介绍如下:
     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。

    argument_list 可以有非常多的形式。例如:

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

     expression 是一个参数表达式。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。

    例如, 以下都是合法的表达式:

        1
        None
        a + b
        sum(a)
        1 if a >10 else 0
        ......
    

    三个特性:

    lambda函数有如下特性:
     1、lambda 函数是匿名的:所谓匿名函数,通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。
    2、lambda 函数有输入和输出:输入是传入到参数列表argument_list的值,输出是根据表达式expression计算得到的值。
     3、lambda 函数一般功能简单:单行expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑,只能完成非常简单的功能。
    下面是一些lambda函数示例:
    lambda x, y: xy; 函数输入是x和y,输出是它们的积xy
    lambda:None; 函数没有输入参数,输出是None
    lambda *args: sum(args); 输入是任意个数的参数,输出是它们的和(隐性要求是输入参数必须能够进行加法运算)
    lambda **kwargs: 1; 输入是任意键值对参数,输出是1


    四个用法:

    由于lambda语法是固定的,其本质上只有一种用法,那就是定义一个lambda函数。在实际中,根据这个lambda函数应用场景的不同,可以将lambda函数的用法扩展为以下几种:
    ① 将lambda函数赋值给一个变量,通过这个变量间接调用该lambda函数。
    例如,执行语句add=lambda x, y: x+y
    定义了加法函数lambda x, y: x+y,并将其赋值给变量add,这样变量add便成为具有加法功能的函数。如,执行add(1,2),输出为3。
    ② 将lambda函数赋值给其他函数,从而将其他函数用该lambda函数替换。
    例如,为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock),我们可以在程序初始化时调用:time.sleep=lambda x: None。
    这样,在后续代码中调用time库的sleep函数将不会执行原有的功能。例如,执行time.sleep(3)时,程序不会休眠3秒钟,而是什么都不做。
    ③ 将lambda函数作为其他函数的返回值,返回给调用者。
    例如return lambda x, y: x+y 返回一个加法函数。这时,lambda函数实际上是定义在某个函数内部的函数,称之为嵌套函数,或者内部函数。
    对应的,将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。内部函数能够访问外部函数的局部变量,这个特性是闭包(Closure)编程的基础,在这里我们不展开。
    ④ 将lambda函数作为参数传递给其他函数。
    部分Python内置函数接收函数作为参数。典型的此类内置函数有这些。
    filter函数:
    此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。例如filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3])指定将列表[1,2,3]中能够被3整除的元素过滤出来,其结果是[3]。
    sorted函数:
    此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。例如sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
    key=lambda x: abs(5-x))将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]按照元素与5距离从小到大进行排序,其结果是[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]。
    map函数:
    此时lambda函数用于指定对列表中每一个元素的共同操作。例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1,其结果[2, 3, 4]。
    reduce函数:
    此时lambda函数用于指定列表中两两相邻元素的结合条件。例如reduce(lambda a, b: ‘{}, {}’.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])将列表 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来,其结果是’1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9’。
    另外,部分Python库函数也接收函数作为参数,例如gevent的spawn函数。此时,lambda函数也能够作为参数传入。
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    原文链接:https://blog.csdn.net/PY0312/article/details/88956795

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/0405mxh/p/11655365.html
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