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Python lambda 函数

首先，这个语法跟C++的语法几乎一样；

通常称 lambda 函数为匿名函数，也称为 丢弃函数，因为应一下子就不要了，不会长期凝结下来形成SDK API；本人觉得它有点类似 inline 函数，或者叫做 小小函数，一行写罢；

一， 先看一眼示例

先运行要给简单的例子，让问题具象一些：

例一： x+x+x

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(base) hipper@hipper-G21:~$ pythonPython 3.11.3 (main, Apr 19 2023, 23:54:32) [GCC 11.2.0] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>>>>>>>> triple = lambda x: x + x + x>>> triple(3)9>>> print(triple(2))6>>>

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例二：三维空间欧氏距离

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>>> import math>>> eucli = lambda x, y, z: math.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)>>> eucli(3,4,0)5.0>>>

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其中，这里的triple 和 eucli 是lambda 函数对象的指针；

二，lambda函数出现的场景

那么，lambda函数用在什么场景呢？

1，在 def 定义的函数内部

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import mathdef add_x_y_z(x, y, z):add = lambda a, b: a+bsum = add(x, y)sum = add(sum, z)return sumprint( add_x_y_z(3, 4, 5))

#######################math 没用到

2，lambda 结合 filter

filter函数，顾名思义是对list中的每个元素做过滤，并返回一个新的list；

从数学考试得分list中，找出优秀的分数：

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(base) hipper@hipper-G21:~/ex/ex_python/lambda_ex$ ipythonPython 3.11.3 (main, Apr 19 2023, 23:54:32) [GCC 11.2.0]Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more informationIPython 8.12.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.In [1]: score_list=[77, 65, 47, 83, 77, 97, 89, 51, 92]In [2]: outstanding_list=list(filter(lambda score: (score>80), score_list))In [3]: outstanding_listOut[3]: [83, 97, 89, 92]In [4]:

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3， lambda 结合 map

map函数，会把list中的元素一一作为参数，返回值一一构成新的列表；

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(base) hipper@hipper-G21:~$ ipythonPython 3.11.3 (main, Apr 19 2023, 23:54:32) [GCC 11.2.0]Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more informationIPython 8.12.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.In [1]: num_list=[1,2,3,4,5,6,7]In [2]: is_even_list=list( map( (lambda num:(num%2==0)) , num_list ) )In [3]: is_even_listOut[3]: [False, True, False, True, False, True, False]In [4]:

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4， reduce 与 lambda结合

reduce函数在包functools 中，按照某个运算符一一累算 list中的所有元素

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(base) hipper@hipper-G21:~$ ipythonPython 3.11.3 (main, Apr 19 2023, 23:54:32) [GCC 11.2.0]Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more informationIPython 8.12.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.In [1]: from functools import reduceIn [2]: num_list=[1,2,3,4,5]In [3]: sigma=reduce(lambda a1, a2: a1+a2, num_list)In [4]: sigmaOut[4]: 15In [5]: order=reduce(lambda a1, a2: a1*a2, num_list)In [6]:

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