作者:豌豆花下猫
来源:Python猫
python 支持 lambda 匿名函数,其扩展的 BNF 表示法是lambda_expr ::= "lambda" [parameter_list] ":" expression,也就是lambda 参数序列:表达式。
这是一种便捷的函数定义方式,若翻译成我们熟知的函数形式,会是这个样子:
def (parameter_list): return expression
也就是说,python 中的 lambda 函数是一种可接收多个参数的函数,返回值是一个表达式。
它最大的好处是单行简洁,不需要函数命名与换行缩进。
不得不说,匿名函数有时候是挺好用的,比如下文会介绍到的一些常见用法,它因此受到了不少人的推崇。
但是,匿名函数通常也会造成代码难以阅读,容易被人滥用,再加上 Python 只提供了对它的“残疾的”支持,所以又有一些观点不建议使用匿名函数。
事实上,Python 之父 Guido van Rossum 就属于“不推荐使用派”,他甚至曾经(2005年)想要移除 lambda,只不过最后妥协了。
lambda 这一个由其他开发者贡献进来的特性(借鉴自 lisp 语言),存在了十多年,但是却被这门语言的创造者(兼首席设计师)所嫌弃,最后竟然还奇迹般地幸存了下来,对于这个故事,大家是否觉得挺有戏剧性的?
接下来,本文就仔细聊一聊这个处境尴尬却生命力顽强的 lambda 匿名函数吧!
1、lambda 怎么使用?
lambda 函数通常的用法是结合 map()、reduce()、filter()、sorted() 等函数一起使用,这些函数的共性是:都可以接收其它函数作为参数。
例如下面的几个例子:
my_list = [3, 1, 5, 4, 10] # 元素全加1,结果:[4, 2, 6, 5, 11] list(map(lambda i:i+1, my_list)) # 过滤小于10的元素,结果:[3, 1, 5, 4] list(filter(lambda i:i<10, my_list)) # 元素累加,结果:33 from functools import reduce reduce(lambda i,j:i+j, my_list, 10) # 字典按值排序,结果:[('b', 1), ('a', 3), ('d', 4), ('c', 5)] my_dict = {'a':3, 'b':1, 'c':5, 'd':4} sorted(my_dict.items(), key=lambda item:item[1])
初学者也许会觉得代码读不懂,但是只要记住“Python中的函数是一等公民”,知道一个函数可以被作为另一个函数的参数或者返回值,就容易理解了。
比如对于 map() 函数的例子,你可以理解成这个形式:
my_func = lambda i:i+1 list(map(my_func, my_list))
甚至可以还原成普通的函数:
def add_one(i): return i+1 list(map(add_one, my_list))
map() 函数的第一个参数是一个函数,第二个参数是一个可迭代对象。这第一个参数会迭代地调用第二个参数中的元素,调用的结果以迭代器的形式返回。
这个例子使用了 list(),是为了方便一次性取出迭代器中的元素,直观地展示出来,在实际使用中,很可能会是基于迭代器的形式。
由这几种用法,我们可以总结出 lambda 函数的使用规律:
2、lambda 有什么问题?
由上面的用法可以看出,使用 lambda 函数的代码比较紧凑简洁,所以有人称它体现了“Pythonic”的优雅思想。
但是,lambda 函数有没有什么缺陷呢?
有!当前的 lambda 函数有一个最大的问题,即只支持单行表达式,无法实现丰富的功能,例如无法在函数创建时使用语句(statement),无法使用 if-else 的判断条件,也无法使用 try-except 的异常捕获机制,等等。
这极大地限制了它的能力,导致了它被人诟病为“残疾的”。
从技术实现的角度上看, 这个问题可以通过语法层面的设计来解决。
在当年的邮件组讨论中,有人提出过一些解决思路,比如这封邮件:
出处:https://mail.python.org/pipermail/python-dev/2006-February/060654.html
它提出了一个lambda args::suite 的想法,支持写成这样的形式:
ss = sorted(seq, key=(lambda x:: try: return abs(x) except TypeError: return 0))
但是,Guido 很快就否决了这个思路。
他写了一篇文章《Language Design Is Not Just Solving Puzzles》来回应:
出处:https://www.artima.com/weblogs/viewpost.jsp?thread=147358
其基本观点是:不能光顾着解决一个问题/实现某种功能,就引入缺乏“Pythonicity”的语言设计。
那么,为什么 Guido 会认为这是一种不好的设计呢?
我试着概括一下,理由是:
简而言之,他认为简洁友好的用户体验更为重要,如果简洁的语法无法满足需求,就应该写成具名函数的形式,而非设计出复杂的匿名函数。
3、为什么 Guido 想移除 lambda?
上文提到的多行 lambda 语句(multi-statement lambda)事件发生在 2006 年,我们看到了 Guido 不想给 lambda 引入复杂设计的原因。
但是,早在 2005 年,Guido 就曾经想要从 Python 移除 lambda,他对它的“嫌弃”是一个“历史悠久”的传统……
在《The fate of reduce() in Python 3000》这篇短文中,Guido 提出要一次性移除 reduce()、map()、filter() 以及 lambda。
移除 lambda 的理由如下:
回顾一下我们在前文中总结出的 lambda 的 4 条使用规律,可以发现它跟几个高阶函数(可以接收其它函数作为参数的函数)有较强的“寄生关系”,如果它们能移除了的话,lambda 确实就没有什么独立存留的意义了。
那么,为什么 Guido 觉得应该移除那几个高阶函数呢?
主要的理由有:
总体而言,Guido 的想法暗合了《The Zen of Python》中的这一条:There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it。
但是回到现实,为了照顾某些人的习惯,以及对兼容性的考虑,Guido 最后保守地放弃了“清理异端”的计划。
因此,lambda 得以从 Python 最高独裁者的手上死里逃生。直到一年后,它试图兴风作浪(多行表达式),却惨遭镇压。
我仿佛听到了 Guido 的内心 OS:当初我想删除东西的时候,你们百般阻挠,现在你们想添加东西,哼,没门!……
哈哈,开了个玩笑。
Guido 的所有决定都体现了他的 Pythonic 设计美学、自恰的逻辑一致性以及对社区声音的权衡。
对于 lambda,我认可他的观点,而通过回溯语法发展的历史,我觉得自己对于 Python 的理解变得更为丰富了。不知道你可有同感?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA持证人简介:居瑜 ,CDA一级持证人,国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析实践方面积累了丰富的行业经验。 一、 ...
2025-04-16持证人简介: CDA持证人刘凌峰,CDA L1持证人,微软认证讲师(MCT)金山办公最有价值专家(KVP),工信部高级项目管理师,拥有 ...
2025-04-15持证人简介:CDA持证人黄葛英,ICF国际教练联盟认证教练,前字节跳动销售主管,拥有丰富的行业经验。在实际生活中,我们可能会 ...
2025-04-14在 Python 编程学习与实践中,Anaconda 是一款极为重要的工具。它作为一个开源的 Python 发行版本,集成了众多常用的科学计算库 ...
2025-04-14随着大数据时代的深入发展,数据运营成为企业不可或缺的岗位之一。这个职位的核心是通过收集、整理和分析数据,帮助企业做出科 ...
2025-04-11持证人简介:CDA持证人黄葛英,ICF国际教练联盟认证教练,前字节跳动销售主管,拥有丰富的行业经验。 本次分享我将以教培行业为 ...
2025-04-11近日《2025中国城市长租市场发展蓝皮书》(下称《蓝皮书》)正式发布。《蓝皮书》指出,当前我国城市住房正经历从“增量扩张”向 ...
2025-04-10在数字化时代的浪潮中,数据已经成为企业决策和运营的核心。每一位客户,每一次交易,都承载着丰富的信息和价值。 如何在海量客 ...
2025-04-09数据是数字化的基础。随着工业4.0的推进,企业生产运作过程中的在线数据变得更加丰富;而互联网、新零售等C端应用的丰富多彩,产 ...
2025-04-094月7日,美国关税政策对全球金融市场的冲击仍在肆虐,周一亚市早盘,美股股指、原油期货、加密货币、贵金属等资产齐齐重挫,市场 ...
2025-04-08背景 3月26日,科技圈迎来一则重磅消息,苹果公司宣布向浙江大学捐赠 3000 万元人民币,用于支持编程教育。 这一举措并非偶然, ...
2025-04-07在当今数据驱动的时代,数据分析能力备受青睐,数据分析能力频繁出现在岗位需求的描述中,不分岗位的任职要求中,会特意标出“熟 ...
2025-04-03在当今数字化时代,数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时,往往充满疑惑: 如何成为一名数据分析师?成为 ...
2025-04-02最近我发现一个绝招,用DeepSeek AI处理Excel数据简直太爽了!处理速度嘎嘎快! 平常一整天的表格处理工作,现在只要三步就能搞 ...
2025-04-01你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过?别担心,“山有木兮:统计学极简入门(Python)” 将为你一一化解这些难题。课程 ...
2025-03-31在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗? 有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是 ...
2025-03-31在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》, ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况?流量进来了,转化率却不高,辛辛苦苦拉来的用户,最后大部分都悄无声息地离开了,这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets(TFDS)是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API,允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者,不足谋一域。"在数据驱动的商业时代,战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材:商业策略数据分析 ...
2025-03-26