lambda表达式

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在学习python的过程中，lambda的语法时常会使人感到困惑，lambda是什么，为什么要使用lambda，是不是必须使用lambda？

1、lambda是什么？

看个例子：

g = lambda x:x+1
g(1)
>>>2
g(2)
>>>3

当然，你也可以这样使用：

lambda x:x+1(1)
>>>2

可以这样认为,lambda作为一个表达式，定义了一个匿名函数，上例的代码 x 为入口参数，x+1 为函数体，用函数来表示为：

def g(x): return x+1

非常容易理解，在这里lambda简化了函数定义的书写形式。是代码更为简洁，但是使用函数的定义方式更为直观，易理解。

Python中，也有几个定义好的全局函数方便使用的，filter, map, reduce。

格式：map(func, seq1[, seq2,…])

第一个参数接受一个函数名，后面的参数接受一个或多个可迭代的序列，返回的是一个集合。

Python函数编程中的map()函数是将func作用于seq中的每一个元素，并将所有的调用的结果作为一个list返回。如果func为None，作用同zip()。

>>> data = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
>>>
>>> print filter(lambda x: x % 3 == 0, data)
[18, 9, 24, 12, 27]
>>> 
>>> print map(lambda x: x * 2 + 10, data)
[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]
>>>
>>> print reduce(lambda x, y: x + y, data)
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上面例子中的map的作用，非常简单清晰。但是，Python是否非要使用lambda才能做到这样的简洁程度呢？在对象遍历处理方面，其实Python的 for..in..if 语法已经很强大，并且在易读上胜过了lambda。

比如上面map的例子，可以写成：

print [x * 2 + 10 for x in foo]

非常的简洁，易懂。

filter的例子可以写成：

print [x for x in foo if x % 3 == 0]

同样也是比lambda的方式更容易理解。

上面简要介绍了什么是lambda,下面介绍为什么使用lambda,看一个例子（来自apihelper.py):

processFunc = collapse and (lambda s: " ".join(s.split())) or (lambda s: s)

在Visual Basic，你很有可能要创建一个函数，接受一个字符串参数和一个 collapse 参数，并使用 if语句确定是否压缩空白，然后再返回相应的值。这种方式是低效的，因为函数可能需要处理每一种可能的情况。每次你调用它，它将不得不在给出你所想要的东西之前，判断是否要压缩空白。在 Python 中，你可以将决策逻辑拿到函数外面，而定义一个裁减过的 lambda函数提供确切的 (唯一的) 你想要的。这种方式更为高效、更为优雅，而且很少引起那些令人讨厌 (哦，想到那些参数就头昏) 的错误。

通过此例子，我们发现，lambda的使用大量简化了代码，使代码简练清晰。但是值得注意的是，这会在一定程度上降低代码的可读性。如果不是非常熟悉python的人或许会对此感到不可理解。

1. lambda 定义了一个匿名函数
2. lambda 并不会带来程序运行效率的提高，只会使代码更简洁。
3. 如果可以使用for...in...if来完成的，坚决不用lambda。
4. 如果使用lambda，lambda内不要包含循环，如果有，我宁愿定义函数来完成，使代码获得可重用性和更好的可读性。

总结：lambda 是为了减少单行函数的定义而存在的。