[人工智能]Python 中的万能之王 Lambda 函数

Python 提供了非常多的库和内置函数。有不同的方法可以执行相同的任务，而在 Python 中，有个万能之王函数：lambda 函数，它可以以不同的方式在任何地方使用。Python 提供了非常多的库和内置函数。有不同的方法可以执行相同的任务，而在 Python 中，有个万能之王函数：lambda 函数，它可以以不同的方式在任何地方使用。

Lambda 函数简介

Lambda函数也被称为匿名(没有名称)函数，它直接接受参数的数量以及使用该参数执行的条件或操作，该参数以冒号分隔，并返回最终结果。为了在大型代码库上编写代码时执行一项小任务，或者在函数中执行一项小任务，便在正常过程中使用lambda函数。

lambda?argument_list:expersion

argument_list是参数列表，它的结构与Python中函数(function)的参数列表是一样的

a,b
a=1,b=2
*args
**kwargs
a,b=1,*args
空
....

expression是一个关于参数的表达式，表达式中出现的参数需要在argument_list中有定义，并且表达式只能是单行的。

1
None
a+b
sum(a)
1?if?a?>10?else?0
[i?for?i?in?range(10)]
...

普通函数和Lambda函数的区别

1. 没有名称
   Lambda函数没有名称，而普通操作有一个合适的名称。

2. Lambda函数没有返回值
   使用def关键字构建的普通函数返回值或序列数据类型，但在Lambda函数中返回一个完整的过程。假设我们想要检查数字是偶数还是奇数，使用lambda函数语法类似于下面的代码片段。

b?=?lambda?x:?"Even"?if?x%2==0?else?"Odd"
b(9)

1. 函数只在一行中
   Lambda函数只在一行中编写和创建，而在普通函数的中使用缩进

2. 不用于代码重用
   Lambda函数不能用于代码重用，或者不能在任何其他文件中导入这个函数。相反，普通函数用于代码重用，可以在外部文件中使用。

为什么要使用Lambda函数?

一般情况下，我们不使用Lambda函数，而是将其与高阶函数一起使用。高阶函数是一种需要多个函数来完成任务的函数，或者当一个函数返回任何另一个函数时，可以选择使用Lambda函数。

什么是高阶函数?

通过一个例子来理解高阶函数。假设有一个整数列表，必须返回三个输出。

• 一个列表中所有偶数的和

• 一个列表中所有奇数的和

• 一个所有能被三整除的数的和

首先假设用普通函数来处理这个问题。在这种情况下，将声明三个不同的变量来存储各个任务，并使用一个for循环处理并返回结果三个变量。该方法常规可正常运行。

现在使用Lambda函数来解决这个问题，那么可以用三个不同的Lambda函数来检查一个待检验数是否是偶数，奇数，还是能被三整除，然后在结果中加上一个数。

def?return_sum(func,?lst):
??result?=?0
??for?i?in?lst:
????#if?val?satisfies?func
????if?func(i):
??????result?=?result?+?i
??return?result
lst?=?[11,14,21,56,78,45,29,28]
x?=?lambda?a:?a%2?==?0
y?=?lambda?a:?a%2?!=?0
z?=?lambda?a:?a%3?==?0
print(return_sum(x,?lst))
print(return_sum(y,?lst))
print(return_sum(z,?lst))

这里创建了一个高阶函数，其中将Lambda函数作为一个部分传递给普通函数。其实这种类型的代码在互联网上随处可见。然而很多人在使用Python时都会忽略这个函数，或者只是偶尔使用它，但其实这些函数真的非常方便，同时也可以节省更多的代码行。接下来我们一起看看这些高阶函数。

Python内置高阶函数

Map函数

map()?会根据提供的函数对指定序列做映射。

Map函数是一个接受两个参数的函数。第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，第二个是任何可迭代的序列数据类型。返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

map(function,?iterable,?...)

Map函数将定义在迭代器对象中的某种类型的操作。假设我们要将数组元素进行平方运算，即将一个数组的每个元素的平方映射到另一个产生所需结果的数组。

arr?=?[2,4,6,8]?
arr?=?list(map(lambda?x:?x*x,?arr))?
print(arr)

我们可以以不同的方式使用Map函数。假设有一个包含名称、地址等详细信息的字典列表，目标是生成一个包含所有名称的新列表。

students?=?[
????????????{"name":?"John?Doe",
?????????????"father?name":?"Robert?Doe",
?????????????"Address":?"123?Hall?street"
?????????????},
????????????{
??????????????"name":?"Rahul?Garg",
??????????????"father?name":?"Kamal?Garg",
??????????????"Address":?"3-Upper-Street?corner"
????????????},
????????????{
??????????????"name":?"Angela?Steven",
?????????????"father?name":?"Jabob?steven",
?????????????"Address":?"Unknown"
????????????}
]
print(list(map(lambda?student:?student['name'],?students)))
>>>?['John?Doe',?'Rahul?Garg',?'Angela?Steven']

上述操作通常出现在从数据库或网络抓取获取数据等场景中。

Filter函数

Filter函数根据给定的特定条件过滤掉数据。即在函数中设定过滤条件，迭代元素，保留返回值为True 的元素。Map 函数对每个元素进行操作，而 filter 函数仅输出满足特定要求的元素。

假设有一个水果名称列表，任务是只输出那些名称中包含字符“g”的名称。

fruits?=?['mango',?'apple',?'orange',?'cherry',?'grapes']?
print(list(filter(lambda?fruit:?'g'?in?fruit,?fruits)))

filter(function or None, iterable) --> filter object

返回一个迭代器，为那些函数或项为真的可迭代项。如果函数为None，则返回为真的项。

Reduce函数

这个函数比较特别，不是 Python 的内置函数，需要通过from functools import reduce?导入。Reduce 从序列数据结构返回单个输出值，它通过应用一个给定的函数来减少元素。

reduce(function,?sequence[,?initial])?->?value

将包含两个参数的函数(function)累计应用于序列(sequence)的项，从左到右，从而将序列reduce至单个值。

如果存在initial，则将其放在项目之前的序列，并作为默认值时序列是空的。

假设有一个整数列表，并求得所有元素的总和。且使用reduce函数而不是使用for循环来处理此问题。

from?functools?import?reduce
lst?=?[2,4,6,8,10]
print(reduce(lambda?x,?y:?x+y,?lst))
>>>?30

还可以使用 reduce 函数而不是for循环从列表中找到最大或最小的元素。

lst?=?[2,4,6,8]
#?找到最大元素
print(reduce(lambda?x,?y:?x?if?x>y?else?y,?lst))
#?找到最小元素
print(reduce(lambda?x,?y:?x?if?x<y?else?y,?lst))

高阶函数的替代方法

列表推导式

其实列表推导式只是一个for循环，用于添加新列表中的每一项，以从现有索引或一组元素创建一个新列表。之前使用map、filter和reduce完成的工作也可以使用列表推导式完成。然而，相比于使用Map和filter函数，很多人更喜欢使用列表推导式，也许是因为它更容易应用和记忆。

同样使用列表推导式将数组中每个元素进行平方运算，水果的例子也可以使用列表推导式来解决。

arr?=?[2,4,6,8]
arr?=?[i**2?for?i?in?arr]
print(arr)
fruit_result?=?[fruit?for?fruit?in?fruits?if?'g'?in?fruit]
print(fruit_result)

字典推导式

与列表推导式一样，使用字典推导式从现有的字典创建一个新字典。还可以从列表创建字典。

假设有一个整数列表，需要创建一个字典，其中键是列表中的每个元素，值是列表中的每个元素的平方。

lst?=?[2,4,6,8]
D1?=?{item:item**2?for?item?in?lst}
print(D1)
>>>?{2:?4,?4:?16,?6:?36,?8:?64}
#?创建一个只包含奇数元素的字典
arr?=?[1,2,3,4,5,6,7,8]
D2?=?{item:?item**2?for?item?in?arr?if?item?%2?!=?0}
print(D2)
>>>?{1:?1,?3:?9,?5:?25,?7:?49}

一个简单应用

如何快速找到多个字典的公共键

方法一

dl?=?[d1,?d2,?d3]?#?d1,?d2,?d3为字典，目标找到所有字典的公共键
[k?for?k?in?dl[0]?if?all(map(lambda?d:?k?in?d,?dl[1:]))]

例

dl?=?[{1:'life',?2:?'is'},?
??????{1:'short',?3:?'i'},?
??????{1:?'use',?4:?'python'}]
[k?for?k?in?dl[0]?if?all(map(lambda?d:?k?in?d,?dl[1:]))]
#?1

解析

#?列表表达式遍历dl中第一个字典中的键
[k?for?k?in?dl[0]]
#?[1,?2]

#?lambda?匿名函数判断字典中的键，即k值是否在其余字典中
list(map(lambda?d:?1?in?d,?dl[1:]))
#?[True,?True]
list(map(lambda?d:?2?in?d,?dl[1:]))
#[False,?False]

#?列表表达式条件为上述结果([True,?True])全为True,则输出对应的k值
#1

方法二

#?利用集合（set）的交集操作
from?functools?import?reduce
#?reduce(lambda?a,?b:?a*b,?range(1,11))?#?10!
reduce(lambda?a,?b:?a?&?b,?map(dict.keys,?dl))

写在最后

目前已经学习了Lambda函数是什么，以及Lambda函数的一些使用方法。随后又一起学习了Python中的高阶函数，以及如何在高阶函数中使用lambda函数。除此之外，还学习了高阶函数的替代方法：在列表推导式和字典推导式中执行之前操作。虽然这些方法看似简单，或者说你之前已经见到过这类方法，但你很可能很少使用它们。你可以尝试在其他更加复杂的函数中使用它们，以便使代码更加简洁。

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