一、lambda函數即匿名函數，和普通的函數相比，就是省去了函數名稱而已；

lambda語句中，冒號前是參數，可以有多個，用逗號隔開，冒號右邊是函數體的返回值

g = lambda x,y : x+y print g(1,2)

與函數等同：

def f(x,y):return x+y print f(1,2)

二、lambda函數作用：

使用Python寫一些執行腳本時，使用lambda可以省去定義函數的過程，讓代碼更加精簡。

對于一些抽象的，無需復用的函數，使用lambda不需要考慮命名的問題。

使用lambda在某些時候讓代碼更容易理解。

三、應用

A、與filter結合

filter() 函數用于過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新列表。

語法

以下是 filter() 方法的語法:

filter(function, iterable)

參數

• function – 判斷函數。
• iterable – 可迭代對象，每個元素作為參數傳遞給函數進行判

返回值

最后將判斷函數返回 True 的元素放到新列表中。

python2中返回的是過濾后的列表, 而python3中返回到是一個filter類

filter類實現了__iter__和__next__方法, 可以看成是一個迭代器, 有惰性運算的特性, 相對python2提升了性能, 可以節約內存.

舉例：過濾出列表中的所有奇數：

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：778463939 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- def is_odd(n):return n % 2 == 1 newlist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) print(newlist)結果：[1, 3, 5, 7, 9] <filter object at 0x0000022EC66BB128>（python3）

使用lambda

a = filter(lambda x: x % 2 == 1, range(10)) print(a)

B、與reduce結合

reduce() 函數會對參數序列中元素進行累積。

reduce() 函數語法：

reduce(function, iterable[, initializer])

函數將一個數據集合（鏈表，元組等）中的所有數據進行下列操作：。

參數

• function – 函數，有兩個參數
• iterable – 可迭代對象
• initializer – 可選，初始參數

返回值

用傳給 reduce 中的函數 function（有兩個參數）先對集合中的第 1、2 個元素進行操作，得到的結果再與第三個數據用 function 函數運算，返回最后得到一個結果

舉例：列表數據相加

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：778463939 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' >>>def add(x, y) : # 兩數相加return x + y ... >>> reduce(add, [1,2,3,4,5]) # 計算列表和：1+2+3+4+5 15

使用lambda

>>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) # 使用 lambda 匿名函數 15

C、與map結合

map() 會根據提供的函數對指定序列做映射。

語法

map() 函數語法：

map(function, iterable, ...)

參數

• function – 函數，有兩個參數
• iterable – 一個或多個序列

返回值

第一個參數 function 以參數序列中的每一個元素調用 function 函數，返回包含每次 function 函數返回值的新列表

Python 2.x 返回列表。

Python 3.x 返回迭代器。

實例

以下實例展示了 map() 的使用方法：

''' 遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：778463939 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' >>>def square(x) : # 計算平方數return x ** 2>>> map(square, [1,2,3,4,5]) # 計算列表各個元素的平方[1, 4, 9, 16, 25]

使用lambda

>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5]) # 使用 lambda 匿名函數 [1, 4, 9, 16, 25] # 提供了兩個列表，對相同位置的列表數據進行相加 >>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]) [3, 7, 11, 15, 19]

在對象遍歷處理方面，其實Python的for…in…if語法已經很強大，并且在易讀上勝過了lambda。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中lambda以及与filter／map／reduce结合的用法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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