Python扩展知识详解：lambda函数

# 普通函数定义
def add(x, y):
    return x + y

# 等效的lambda函数
add_lambda = lambda x, y: x + y

# 测试
print(add(3, 5))        # 输出: 8
print(add_lambda(3, 5))  # 输出: 8

2 常见使用场景

1. 与高阶函数配合使用

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# 使用map()和lambda将列表中的每个元素平方
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)  # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]

# 使用filter()和lambda筛选偶数
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers)  # 输出: [2, 4]

map()和filter()内置函数的使用方法见其他文章（pass：作者暂未发布，后续会发布详解）

2. 作为排序键来使用

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# 按元组的第二个元素排序
pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
print(pairs)  # 输出: [(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]

# 按字符串长度排序
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']
fruits_sorted = sorted(fruits, key=lambda x: len(x))
print(fruits_sorted)  # 输出: ['date', 'apple', 'banana', 'cherry']

3. 立即调用函数

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# 定义并立即调用lambda函数
result = (lambda x, y: x * y)(5, 3)
print(result)  # 输出: 15

4. 在字典中使用

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# 使用lambda作为字典值实现简单计算器
operations = {
    'add': lambda x, y: x + y,
    'subtract': lambda x, y: x - y,
    'multiply': lambda x, y: x * y,
    'divide': lambda x, y: x / y
}

print(operations['add'](10, 5))       # 输出: 15
print(operations['multiply'](10, 5))  # 输出: 50

**说明：**字典的值可以是任意类型，包括函数。

3 高级用法（进阶版）

1. 多参数lambda

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# 多个参数的lambda函数
full_name = lambda first, last: f"{first} {last}"
print(full_name('John', 'Doe'))  # 输出: John Doe

2. 设置默认参数

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# 带默认参数的lambda
greet = lambda name, greeting='Hello': f"{greeting}, {name}!"
print(greet('Alice'))          # 输出: Hello, Alice!
print(greet('Bob', 'Hi'))      # 输出: Hi, Bob!

3. 嵌套lambda

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# 嵌套lambda函数
multiplier = lambda x: (lambda y: x * y)
times3 = multiplier(3)
print(times3(5))  # 输出: 15

注意事项

可读性：过度使用lambda会降低代码可读性，复杂的逻辑应该使用普通函数
调试：lambda函数没有函数名，调试时可能更难追踪
限制：lambda只能包含一个表达式，不能包含语句或注解

何时使用lambda

函数逻辑非常简单
函数只在一个地方使用
作为参数传递给高阶函数
需要短小的回调函数

何时避免使用lambda

函数逻辑复杂
函数需要重用
需要文档字符串或类型注解
函数需要多个语句

小结

Lambda函数是Python中一个强大的工具，特别适合与高阶函数配合使用或需要短小匿名函数的场景。虽然它简洁高效，但应该适度使用以保持代码的可读性和可维护性。

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