6. lambda 匿名函数
lambda 函数是 Python 中一种特殊的匿名函数，它提供了一种简洁的方式来创建简单的函数。
基本语法
python
# lambda 参数: 表达式
# lambda 是 Python 的关键字，用于定义匿名函数
# 参数可以是零个或多个，多个参数用逗号分隔
# 表达式是函数的返回值，只能有一个表达式
# 对比普通函数与 lambda 函数
add = lambda x, y: x + y
print(add(1, 3)) # 4
def substract(x, y):
return x - y
print(substract(1, 3)) # -2▶ 运行结果：
输出
4
-2lambda 函数的特性
匿名性：lambda 函数没有名称，这也是它被称为匿名函数的原因。通常我们会将它赋值给一个变量，以便重复使用。
python
multiply = lambda a, b: a * b
print(multiply(4, 5)) # 20
print((lambda x, y: x ** y)(5, 2)) # 25▶ 运行结果：
输出
20
25lambda 函数的主体只能是一个表达式，不能包含多条语句，也不能使用 return 语句（表达式的结果会自动返回）。
python
# 错误示例（不能写多行语句）：
# method = lambda x, y:
# if x > 0:
# return x ** y
# else:
# return y ** x
# 但可以改成如下形式（使用三元运算符）：
method = lambda x, y: x ** y if x > 0 else y ** xlambda 函数的常见用法
lambda 函数最常见的用途是作为高阶函数（如 map()、filter()、sorted() 等）的参数。
python
# map()：将列表中每个元素平方
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
# 等效于 [x ** 2 for x in arr]
print([x ** 2 for x in arr])
arr = list(map(lambda x: x ** 2, arr))
print(arr) # [1, 4, 9, 16, 25]
# map()：处理两个列表
arr1 = [1, 2, 3, 4]
arr2 = [5, 6, 7, 8]
# 等效于 [x * y for x, y in zip(arr1, arr2)]
print([x * y for x, y in zip(arr1, arr2)])
arr3 = list(map(lambda x, y: x * y, arr1, arr2))
print(arr3) # [5, 12, 21, 32]▶ 运行结果：
输出
[1, 4, 9, 16, 25]
[1, 4, 9, 16, 25]
[5, 12, 21, 32]
[5, 12, 21, 32]python
# filter()：得到所有的偶数
arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print([x for x in arr if x % 2 == 0])
arr = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, arr))
print(arr) # [2, 4, 6, 8, 10]
# filter()：获取所有长度小于等于3的字符串
arr = ['app', 'oppo', 'ab', 'pp', 'abc', 'banana']
print([s for s in arr if len(s) <= 3])
arr = list(filter(lambda s: len(s) <= 3, arr))
print(arr) # ['app', 'ab', 'pp', 'abc']▶ 运行结果：
输出
[2, 4, 6, 8, 10]
[2, 4, 6, 8, 10]
['app', 'ab', 'pp', 'abc']
['app', 'ab', 'pp', 'abc']python
# sorted()：按照字符串长度排序
arr = ['apple', 'banan', 'cherry', 'date']
print(sorted(arr)) # 默认按字母顺序
print(sorted(arr, key=lambda s: len(s))) # 按长度排序
# sorted()：按照字典中的值排序
people = [
{'name': 'alic', 'age': 15},
{'name': 'charlia', 'age': 30},
{'name': 'bob', 'age': 25},
]
print(sorted(people, key=lambda x: x['age'])) # 按年龄排序
print(sorted(people, key=lambda x: x['name'][-1])) # 按姓名最后一个字母排序
words = {"apple": 5, "orange": 6, "banana": 4}
print(sorted(words)) # 传入字典，默认按键排序
print(sorted(words, key=lambda x: words[x], reverse=True)) # 按值降序▶ 运行结果：
输出
['apple', 'banan', 'cherry', 'date']
['date', 'apple', 'banan', 'cherry']
[{'name': 'alic', 'age': 15}, {'name': 'bob', 'age': 25}, {'name': 'charlia', 'age': 30}]
[{'name': 'charlia', 'age': 30}, {'name': 'bob', 'age': 25}, {'name': 'alic', 'age': 15}]
['apple', 'banana', 'orange']
['orange', 'apple', 'banana']python
# reduce()：累积操作
from functools import reduce
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
print(reduce(lambda x, y: x + y, arr)) # 累加：15
print(reduce(lambda x, y: x * y, arr)) # 累乘：120▶ 运行结果：
输出
15
120lambda 作为函数的返回值
python
# 传入一个操作符，返回该操作符对应的函数
def make_operation(operator):
if operator == "+":
return lambda x, y: x + y
elif operator == '-':
return lambda x, y: x - y
elif operator == '*':
return lambda x, y: x * y
elif operator == '/':
return lambda x, y: x / y
else:
return "操作符错误"
add = make_operation("+")
print(add(3, 4)) # 7
multiply = make_operation("*")
print(multiply(3, 4)) # 12▶ 运行结果：
输出
7
12lambda 函数的参数形式
python
# 无参数
func = lambda: "Hello World!"
print(func())
# 一个位置参数
func = lambda x: x ** 2
print(func(3)) # 9
# 多个位置参数
func = lambda x, y, z: x * y * z
print(func(1, 2, 3)) # 6
# 默认参数
func = lambda x, y=2: x ** y
print(func(2)) # 4
print(func(2, 3)) # 8
print(func(y=3, x=3)) # 27
# 可变参数
func = lambda *args: [x for x in args if x % 2 == 1]
print(func(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)) # [1, 3, 5, 7, 9]
# 关键字可变参数
func = lambda **kwargs: [f'{key}:{value}' for key, value in kwargs.items() if len(key) == 3]
print(func(name="张三", age=18, height=1.85, sex="男")) # ['age:18', 'sex:男']▶ 运行结果：
输出
Hello World!
9
6
4
8
27
[1, 3, 5, 7, 9]
['age:18', 'sex:男']lambda 与普通函数的选择
| 适合使用 lambda | 适合使用 def |
|---|---|
| 函数逻辑简单，只有一行表达式 | 函数逻辑复杂，需要多行代码 |
| 作为高阶函数的临时参数（如 sorted、map、filter 等） | 函数需要被多次复用 |
| 需要在短时间内创建简单的函数对象 | 函数需要文档字符串来解释其功能 |
| 函数需要处理异常 |