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python lambda表达式

简单来说,编程中提到的 lambda 表达式,通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,也就是指匿名函数。这一用法跟所谓 λ 演算(题目说明里的维基链接)的关系,有点像原子弹和质能方程的关系,差别其实还是挺大的。

lambda

lambda

不谈形式化的 λ 演算,只说有实际用途的匿名函数。先举一个普通的 Python 例子:将一个 list 里的每个元素都平方:

map( lambda x: x*x, [y for y in range(10)] )

这个写法要好过

def sq(x):
    return x * x

map(sq, [y for y in range(10)])

,因为后者多定义了一个(污染环境的)函数,尤其如果这个函数只会使用一次的话。而且第一种写法实际上更易读,因为那个映射到列表上的函数具体是要做什么,非常一目了然。如果你仔细观察自己的代码,会发现这种场景其实很常见:你在某处就真的只需要一个能做一件事情的函数而已,连它叫什么名字都无关紧要。Lambda 表达式就可以用来做这件事。

进一步讲,匿名函数本质上就是一个函数,它所抽象出来的东西是一组运算。这是什么意思呢?类比

a = [1, 2, 3]

f = lambda x : x + 1

,你会发现,等号右边的东西完全可以脱离等号左边的东西而存在,等号左边的名字只是右边之实体的标识符。如果你能习惯 [1, 2, 3] 单独存在,那么 lambda x : x + 1 也能单独存在其实也就不难理解了,它的意义就是给「某个数加一」这一运算本身。

现在回头来看 map() 函数,它可以将一个函数映射到一个可枚举类型上面。沿用上面给出的 a 和 f,可以写:

map(f, a)

也就是将函数 f 依次套用在 a 的每一个元素上面,获得结果 [2, 3, 4]。现在用 lambda 表达式来替换 f,就变成:

map( lambda x : x + 1, [1, 2, 3] )

会不会觉得现在很一目了然了?尤其是类比

a = [1, 2, 3]
r = []
for each in a:
    r.append(each+1)

这样的写法时,你会发现自己如果能将「遍历列表,给遇到的每个元素都做某种运算」的过程从一个循环里抽象出来成为一个函数 map,然后用 lambda 表达式将这种运算作为参数传给 map 的话,考虑事情的思维层级会高出一些来,需要顾及的细节也少了一点。Python 之中,类似能用到 lambda 表达式的「高级」函数还有 reduce、filter 等等,很多语言也都有这样的工具(不过这些特性最好不要在 Python 中用太多,原因详见 zhihu.com/question/1979 的评论部分)。这种能够接受一个函数作为参数的函数叫做「高阶函数」(higher-order function),是来自函数式编程(functional programming)的思想。

和其他很多语言相比,Python 的 lambda 限制多多,最严重的当属它只能由一条表达式组成。这个限制主要是为了防止滥用,因为当人们发觉 lambda 很方便,就比较容易滥用,可是用多了会让程序看起来不那么清晰,毕竟每个人对于抽象层级的忍耐 / 理解程度都有所不同。

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