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
《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20