python lambda 逻辑_python 之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？

lambda表达式算是python一种比较方便的语法了，主要作用是代替简单的函数，免去了编写函数的烦恼，语法也更加地简洁。下面就简单介绍一下lambda的使用场景。从本质上来讲，lambda是一个函数，可以接受参数输入。

lambda 基础用法

lambda表达式的基础用法，做简单的加减乘除，或者格式修改操作。

funca = lambda x: x+1funca(2)out:3

lambda和if结合使用

lambda表达式既然和函数一样那么也可以用逻辑控制流，用if去做判断，返回我们想要的东西。

funcb = lambda x:x+1 if x==1 else 0funcb(1)out:2funcb(2)out:0

lambda表示式和for循环结合使用

跟if不一样，lambda表达式里用for循环会报错，但是也可以for循环一起用，只不过比较复杂，用了for循环生成的是一个由函数组成的列表。

funcc = [lambda x: x+j for j in range(5)][f(1) for f in funcc]out:[5, 5, 5, 5, 5]

但是从上面的输出来看，又让人非常困惑，为什么全都是5，而不是[1,2,3,4,5]。这里需要解释的是：这个循环控制了输出五个lambda函数，但是每个函数都是执行到循环的最后一步，也就是说x+j实际上和x+4是等价的，每个函数都一样。

lambda表达式的嵌套使用

这个虽然说也有用的，但是可读性特别差，尽量避免使用，毕竟用lambda表达式是为了简单，这么用实在是让人捉摸不透。还是举个例子：

funcd = lambda: lambda x: x + 5funcdd = funcd()funcdd(3)out:8

看完你应该也觉得没有任何意义吧。

lambda表达式和map函数结合使用

我估计这个是最常用的使用方法，因为map本身的作用就是对一个list套用一个方法。来看例子。

list1 = list(map(lambda x: x**2,[1,2,3,4]))out: [1, 4, 9, 16]

lambda表达式和filter函数结合使用

这个是另一个比较重要的应用场景就是筛选出来符合条件的数据。

list2 = list(filter(lambda x:x<=4,[2,3,4,5]))out:[2, 3, 4]

lambda表达式用于pandas

pandas里的apply函数，可以用自己编写的lambda表达式这 个是非常方便的，也是经常使用，举一个小数转化为百分比的案例吧。

#先生成一个5行一列的dataframepd_1 = pd.DataFrame([round(np.random.random(),2) for _ in range(5)])#数据长这样00 0.951 0.622 0.043 0.614 0.77#接下来转换pd_2 = pd_1[0].apply(lambda x: '{:.0%}'.format(x))out:0 95%1 62%2 4%3 61%4 77%

通过以上例子，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。

lambda 定义了一个匿名函数

lambda 并不会带来程序运行效率的提高，只会使代码更简洁。

如果可以使用for...in...if来完成的，坚决不用lambda。

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。

最后

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