摘要：好啦，首先讓我們先搞明白基礎(chǔ)定義，到底是什么表達了中用于創(chuàng)建匿名函數(shù)的特殊語法。其實總結(jié)起來，可以理解為一個小的匿名函數(shù)，函數(shù)可以使用任意數(shù)量的參數(shù)，但只能有一個表達式。

大家好，今天給大家?guī)淼氖怯嘘P(guān)于Python里面的lambda表達式詳細解析。lambda在Python里面的用處很廣，但說實話，我個人認為有關(guān)于lambda的討論不是如何使用的問題，而是該不該用的問題。接下來還是通過大量實例和大家分享我的學習體驗，可能最后你也會得出和我一樣的結(jié)論。

好啦，首先讓我們先搞明白基礎(chǔ)定義，lambda到底是什么？

Lambda表達了Python中用于創(chuàng)建匿名函數(shù)的特殊語法。我們將lambda語法本身稱為lambda表達式，從這里得到的函數(shù)稱之為lambda函數(shù)。

其實總結(jié)起來，lambda可以理解為一個小的匿名函數(shù)，lambda函數(shù)可以使用任意數(shù)量的參數(shù)，但只能有一個表達式。估計有JavaScript ES6經(jīng)驗的朋友們聽上去會很親切，具體函數(shù)表達式如下：

模板： lambda argument: manipulate(argument)

參數(shù)：argument就是這個匿名函數(shù)傳入的參數(shù)，冒號后面是我們對這個參數(shù)的操作方法

讓我們參考上面的定義模板和參數(shù), 直接看一個最簡單的例子:

add_one = lambda x:x+1       # 1個參數(shù)，執(zhí)行操作為+1
add_nums = lambda x,y:x+y    # 2個參數(shù)，執(zhí)行操作為相加

print(add_one(2))            # 調(diào)用add_one
print(add_nums(3,7))         # 調(diào)用add_nums

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     10

相比大家已經(jīng)發(fā)現(xiàn)lambda匿名函數(shù)的特點了，就是對于較為簡單的功能，無需自己def一個了，單行就可以寫下，傳參和執(zhí)行方法一氣呵成

接下來讓我們看看lambda的實際應用，就我自己使用lambda的體驗來說，從來沒有多帶帶用過，lambda一般情況下是和map，filter，reduce這些超棒的內(nèi)置函數(shù)以及dict，list,tuple,set 等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混用，這樣才能發(fā)揮它的最大效果，如果有朋友還不太熟悉這些內(nèi)置函數(shù)，可以看一下我上一篇文章 Python 進階之路 (五) map, filter, reduce, zip 一網(wǎng)打盡

好了，閑話少說，下面讓我們一個個來看

首先出場的是lambda+map的組合，先看下面這個例子：

numbers = [1,2,3,4,5]
add_one = list(map(lambda n:n+1,numbers))  #map(fun,sequence)

print(list(add_one))
print(tuple(add_one))

Out: [2, 3, 4, 5, 6]
     (2, 3, 4, 5, 6)

這個是我們上一期的例子，實現(xiàn)一個數(shù)組（元組）每個元素+1，讓我們回憶一下map的用法
map(fun,sequence)，fun是傳遞的方法，sequence是一個可迭代的序列，這里我們的fun就是匿名函數(shù)
lambda n:n+1，這里非常完美的解釋了lambda的設(shè)計初衷，因為如果沒有l(wèi)ambda，我們的解決方案是這樣:

def add(num):
    return num+1

numbers = [1,2,3,4,5]
add_one = list(map(add,numbers))
print(add_one)
print(tuple(add_one))

顯然易見，這里的add方法有點多余，所以用lambda代替是個好的選擇。讓我們再看下一個例子,這是我自己備份日志時寫的一小段代碼,命名不是很規(guī)范：

from datetime import datetime as dt
logs = ["serverLog","appLog","paymentLog"]
format ="_{}.py".format(dt.now().strftime("%d-%m-%y"))
result =list(map(lambda x:x+format,logs))   # 利用map+lambda 實現(xiàn)字符串拼接
print(result)

Out:["serverLog_11-02-19.py", "appLog_11-02-19.py", "paymentLog_11-02-19.py"]

這里和剛才的加1例子差不多，但是換成了字符串的拼接，然而我這里用lambda并不是很好的解決方案，最后我們會說，現(xiàn)在大家應該對map + lambda 有一些感覺了，讓我們再來個和dict字典互動的例子：

person =[{"name":"Lilei",
          "city":"beijing"},
         {"name":"HanMeiMei",
          "city":"shanghai"}]

names=list(map(lambda x:x["name"],person))
print(names)

Out：["Lilei", "HanMeiMei"]

好了，看到這里對于map+lambda的用法大家已經(jīng)很清楚了應該~

lambda和filter的組合也很常見，用于特定篩選條件下，現(xiàn)在讓我們來看上篇文章filter的例子，就應該很好理解了：

numbers = [0, 1, 2, -3, 5, -8, 13]

# 提取奇數(shù)
result = filter(lambda x: x % 2, numbers)
print("Odd Numbers are :",list(result))

# 提取偶數(shù)
result = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
print("Even Numbers are :",list(result))

#提取正數(shù)
result = filter(lambda x: x>0, numbers)
print("Positive Numbers are :",list(result))

Out：Odd Numbers are : [1, -3, 5, 13]
     Even Numbers are : [0, 2, -8]
     Positive Numbers are : [1, 2, 5, 13]

這里無非就是我們把filter(fun,sequence)里面的fun換成了我們的lambda，只是lambda的函數(shù)部分（x%2,x%2==0,x>0）都是可以返回True或者False來判斷的，符合fiter的要求，用剛才李雷和韓梅梅的例子也是一個道理：

person =[{"name":"Lilei",
          "city":"beijing"},
         {"name":"HanMeiMei",
          "city":"shanghai"}]

names=list(filter(lambda x:x["name"]=="Lilei",person)) # 提取李雷的信息
print(names)

Out：[{"name": "Lilei", "city": "beijing"}]

還是讓我們看一下上篇文章的例子：

from functools import reduce          # Only Python 3
numbers = [1,2,3,4]
result_multiply = reduce((lambda x, y: x * y), numbers)
result_add = reduce((lambda x,y: x+y), numbers)

print(result_multiply)
print(result_add)

Out：24
     10

這個例子用lambda和reduce的配合實現(xiàn)了list求累積和和累積乘法。
有意思的是這個例子具有兩面性，一方面展示了lambda和reduce如何一起使用，另一方面也引出了接下來我想說的重點：lambda真的值得用嗎？到底應該怎么用？

通過上面的例子大家已經(jīng)看到了lambda的實際應用場景，但是這里我想和大家分享一下我的看法:我認為lambda的缺點略多于優(yōu)點，應該避免過度使用lambda

首先，這僅僅是我的個人看法哈，希望大家理解，我為什么這么說呢，首先讓我們拿lambda方法和常規(guī)def做個對比，我發(fā)現(xiàn)lambda和def的主要不同點如下：

可以立即傳遞（無需變量）

只需一行代碼，簡潔（未必高效）

可以會自動返回，無需return

lambda函數(shù)沒有函數(shù)名稱

有關(guān)優(yōu)點大家都可以看到，我主要想說一下它的缺點，首先，從真正需求出發(fā)，我們在大多數(shù)時候是不需要lambda的，因為總可以找到更好的替代方法，現(xiàn)在我們一起看一下剛才lambda+reduce 的例子，我們用lambada實現(xiàn)的結(jié)果如下：

from functools import reduce          # Only Python 3
    numbers = [1,2,3,4]
    result_multiply = reduce((lambda x, y: x * y), numbers)
    result_add = reduce((lambda x,y: x+y), numbers)

這里用lambda并沒有實現(xiàn)簡單高效的目的，因為我們有現(xiàn)成的sum和mul方法可以用：

from functools import reduce
from operator import mul

numbers = [1,2,3,4]
result_add = sum(numbers)
result_multiply =reduce(mul,numbers)

print(result_add)
print(result_multiply)

Out: 10
     24

結(jié)果是一樣的，但是顯然用sum和mul的方案更加高效。再舉個常見的例子說明，假如我們有一個list存儲了各種顏色，現(xiàn)在要求把每個顏色首字母大寫，如果用lambda寫出是這樣：

colors = ["red","purple","green","blue"]
result = map(lambda c:c.capitalize(),colors)
print(list(result))

Out：["Red", "Purple", "Green", "Blue"]

看著似乎不錯，挺簡潔的，但是我們有更好的方法：

colors = ["red","purple","green","blue"]
result = [c.capitalize() for c in colors]
print(result)

Out：["Red", "Purple", "Green", "Blue"]

用sorted還能處理首字母不規(guī)范的情況，連排序都省了：

colors = ["Red","purple","Green","blue"]
print(sorted(colors,key=str.capitalize))

Out:["blue", "Green", "purple", "Red"]

還有一個主要原因就是: lambda函數(shù)沒有函數(shù)名稱。所以在代碼交接，項目移植的場景中會給團隊帶來很多困難，多寫個函數(shù)add_one()沒什么壞處，因為大家都很容易理解，知道它是執(zhí)行+1的功能，但是如果團隊里你在自己負責的模塊使用了很多l(xiāng)ambda，會給其他人理解帶來很多麻煩

話又說回來，存在即合理，那么真正需要我們使用lambda的是哪些場景呢：

你需要的方法是很簡單的(+1，字符串拼接等),該函數(shù)不值得擁有一個名字

使用lambda表達式，會比我們能想到的函數(shù)名稱更容易理解

除了lambda，沒有任何python提供的函數(shù)可以實現(xiàn)目的

團隊中所有成員都掌握lambda，大家同意你用

還有一種場景非常適用，就是在給其他人制造自己很專業(yè)的錯覺時，比如：

哎呀，小老弟，聽說你學了Python，知道lambda不？ 沒聽過？不行啊，白學了！來來來，讓我給你講講。。。此處省略1萬字

今天為大家九淺一深地講解了lambda的用法和使用場景，所謂九淺一深，就是90%情況下用于創(chuàng)建簡單的匿名函數(shù)，10%的情況稍微復雜（我這個借口找的太好了）

總而言之就是，任何事情都具有兩面性，我們在使用lambda之前應該先停下來，問問自己是不是真的需要它。

當然，如果需要和別人忽悠的時候都是正反一張嘴，lambda是好是壞全看我們自己怎么說，吹牛時請遵守如下原則，屢試不爽：

如果你說一個女大學生晚上賣淫就是可恥，但如果改成一個妓女利用業(yè)余時間努力學習就勵志多了！

lambda也是如此