python lambda 表达式形式分析
时间：2022-08-17 14:54:08 | 栏目：Python代码 | 点击：次
前言：
在日常开发的过程中，有时候会临时用到一些简单的函数，她们的业务逻辑会相对简单，简单到并不值得让他们留下名字，这个时候，就很值得使用匿名函数 lambda函数来完成这个需求。
lambda表达式格式
lambda arguments : statement
表达式以?? lambda??关键字开头，冒号 ":" 左侧是函数的传入参数，当有多个入参时使用逗号划分开，冒号右侧是返回值的表达式语句，函数会根据表达式计算结果并将其返回。??lambda??表达式会创建一个函数对象，可以对其赋值并如同普通函数一样使用。下面定义了一个求平方的 lambda 表达式：
>>> lambda x : x * x <function <lambda> at 0x000001C98ED8E040>
其中x是该函数的参数，冒号后面的表达式是函数的返回值，你能一眼看出这个函数就是是在求该变量的平方，但作为一个函数，没有名字如何使用呢？
这里我们暂且给这个匿名函数绑定一个名字，这样使得我们调用匿名函数成为可能。
>>> square = lambda x : x * x >>> square <function <lambda> at 0x000001C98F24B040> >>> square(8) 64
它等同于常规函数
>>> def square(x: int) -> int: ... return x * x ... >>> square <function square at 0x000001C98ED8E040> >>> square(8) 64
通过这个例子可以很明显观察到，lambda表达式和普通函数表达式在表现上的区别，lambda声明之后在python虚拟机中是记录为lambda，而普通函数会吧函数名直接体现出来，试想当发生异常的时候，??Traceback??打印了异常信息，但是不标记准确位置，也不跟你说哪个函数出问题，这样排错效率将极大的降低。
>>> 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
如代码所示，对于div1来说，发生异常了，之跟你说你写的某个lambda函数有异常，而且是在它的第一行，但就不跟你说是哪个函数:)，但对于div2来说，就会很直接的说明，div2的第二行出问题了，这很容易定位啊，喏，这也很直观的暗示我们，写lambda不能太复杂，要尽最大努力的令其简洁，永不出错，如果有可能会有异常发生，倒还不如写成普通函数来的痛快。这个以上《Effective Python》所提倡的：使用辅助函数来取代复杂的表达式，并赋予函数清晰的名称以提高代码可读性。
匿名的用法
对于lambda来说，更多时候是用在高阶函数中，将其自己作为参数传入高阶函数中，比如在map、filter 和 reduce 函数，这些函数接收一个函数作为参数，如果不想额外定义函数，那么使用 lambda 表达式创建匿名函数就是最佳的应用场景。
>>> 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
