18 匿名函数与Lambda表达式

在上一篇中，我们探讨了函数参数与返回值的概念，了解了如何定义和使用函数的参数，以及如何从一个函数返回值。这篇文章将深入介绍Python中的“匿名函数”和“Lambda表达式”，这两个概念在实际编程中非常有用。

什么是匿名函数

在Python中，普通函数定义用def语句，而匿名函数是没有名称的函数。匿名函数的语法非常简单，主要使用关键字lambda来定义。它的基本结构如下：

lambda 参数: 表达式

这里，参数是一个或多个输入（可以是0个输入），而表达式是一个返回值。与普通函数不同，匿名函数只能包含一个表达式，不能包含复杂的语句。

示例

我们来看看一个简单的例子，展示如何使用匿名函数来完成加法操作：

# 定义一个匿名函数进行加法
add = lambda x, y: x + y

# 测试匿名函数
result = add(5, 3)
print(result)  # 输出：8

在这个例子中，我们定义了一个add的匿名函数，接收两个参数x和y，并返回它们的和。在调用时，我们可以使用add(5, 3)获得结果。

Lambda表达式的用途

Lambda表达式的主要应用场景之一是在高阶函数中，例如map()、filter()和sorted()等函数。这些函数允许我们将一个函数应用于一个序列（如列表、元组等），而Lambda表达式让我们能够快速定义简单的函数，而不需要提前定义。

使用map()

map()函数可以将一个函数应用于一个可迭代对象的每个元素，返回一个迭代器。我们可以用Lambda表达式来定义我们想要应用的函数。下面是一个示例：

# 使用map()和lambda将列表中的每个元素平方
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))

print(squared)  # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]

在这个例子中，map()函数接受了一个Lambda函数lambda x: x**2，将其应用于numbers列表中的每个元素。

使用filter()

filter()函数用于过滤序列中的元素，返回满足条件的元素。使用Lambda表达式，我们可以快速定义一个条件函数。例如，我们想从一个数字列表中筛选出偶数：

# 使用filter()和lambda筛选偶数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

print(even_numbers)  # 输出：[2, 4, 6]

在这个例子中，filter()函数结合Lambda表达式用来筛选出所有的偶数。

使用sorted()

sorted()函数用于对可迭代对象进行排序。我们也可以使用Lambda表达式自定义排序规则。比如，假设我们有一个字典列表，想根据字典中的某个键进行排序：

# 字典列表
students = [
    {'name': 'Alice', 'score': 85},
    {'name': 'Bob', 'score': 95},
    {'name': 'Charlie', 'score': 80},
]

# 按照分数排序
sorted_students = sorted(students, key=lambda student: student['score'])

print(sorted_students)
# 输出：[{'name': 'Charlie', 'score': 80}, {'name': 'Alice', 'score': 85}, {'name': 'Bob', 'score': 95}]

在这个例子中，我们使用sorted()函数，结合Lambda表达式，按照学生的分数对字典列表进行排序。

总结

在本篇中，我们介绍了Python中的匿名函数和Lambda表达式的基本概念及其用法。Lambda表达式提供了一种简便的方法来定义小型函数，尤其在需要高阶函数时，使得代码更加简洁和易读。

在接下来的篇章中，我们将讨论Python中的模块与包，以及如何导入模块来组织和重用代码。理解Lambda表达式的使用，将为我们编写更加优雅和高效的Python代码铺平道路。