lambda 函數是一個簡短的匿名函數，這裏介紹它的經典用法。
語法
lambda 語法： lambda 參數列表(支持多個參數):計算表達式
lambda x,y,z:x+y+z
經典用法
- filter() 方法藉助於一個函數來過濾給定的序列，該函數測試序列中的每個元素是否爲真。
- 基礎語法：filter(fun, iterable)
- 參數：fun 測試 iterable 序列中的每個元素執行結果是否爲 True，iterable 爲被過濾的可迭代序列
- 返回值：filter object
def is_upper(c):
# 字母爲大寫時爲 True
return ord(c)<ord('a')
# 因爲 filter 返回的是一個 filter object，所以輸出的時候需要用 list 進行轉換
print(list(filter(is_upper, 'AbCdEfG')))
## 輸出結果： ['A', 'C', 'E', 'G']
-
filter with lambda:
print(list(filter(lambda x:ord(x)<ord('a'), 'AbCdEfG'))) -
map() 函數的主要作用是可以把一個方法依次執行在一個可迭代的序列上，比如 List 等。
- 基礎語法：map(fun, iterable)
- 參數：fun 依次處理 iterable 中的所有元素，iterable 爲被過濾的可迭代序列
- 返回值：map object
def roll(c):
# 字符加 1, a 變 b
return chr(ord(c)+1)
# 因爲 filter 返回的是一個 map object，所以輸出的時候需要用 list 進行轉換
print(list(map(roll, 'abcdef')))
## 輸出結果： ['b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']
-
map with lambda:
print(list(map(lambda x:chr(ord(x)+1), 'abcdef'))) -
reduce() 函數用於在列表（可迭代序列）上執行某些計算並返回結果，它將滾動計算列表中的所有元素，並得出統計結果。
- 基礎語法：reduce(fun, iterable)
- 參數：fun 有兩個參數，一個對應於 iterable 每一個元素的方法，另一個爲上一次執行的結果，iterable 爲被過濾的可迭代序列
- 返回值：最終的 fun 的返回結果
- Python3 中 reduce 不在作爲保留字，該函數轉移到了 包中
from functools import reduce
def sum(x,y):
return x+y
print(reduce(sum, [1, 2, 3, 4]))
- reduce with lambda:
print(reduce((lambda x,y:x+y), [1, 2, 3, 4]))
錯誤的例子
不要在賦值語句中使用lambda，相比較於顯式的def語句，lambda的唯一優勢是能鑲嵌在一個很長的表達式裏，而不是用來代替 def。
# 推薦的寫法:
def f(x): return 2*x
# 不推薦的寫法:
f = lambda x: 2*x