python匿名函数lambda的语法特点和应用场景

在Python的编程过程中，有时我们会碰到一些很简单的计算，但是感觉专门为这个计算创建个函数又觉得太小题大做，这时就可以用到lambda表达式。

lambda 是用于创建匿名函数，也就是没有具体名称的函数。在一些时候使用lambda表达式，能简化代码结构，还能提升代码的灵活性。

lambda 表达式的基本语法格式是：

lambda 参数列表: 表达式

举个简单例子：lambda x:x**10

这样就定义了一个匿名函数，该函数传入一个参数x，返回x的十次方。

把它赋值给f，就等价于传统的函数定义，可以直接用f(x)的形式来调用，如:

def g(x):

return x**10

f = lambda x: x**10

print(f(2)) # 输出 1024

print(g(2)) # 输出 1024

这两个函数是没什么区别的。

lambda可以指定一个或多个参数，这些参数作为函数的输入，后续可在表达式中进行使用。表达式则决定了函数的具体逻辑，经过计算处理后自动返回结果，无需使用return语句。

lambda表达式的特点有：

1. 简洁。 lambda 表达式允许在一行代码中定义和使用函数，极大地节省了代码空间，在一些简单的逻辑运算中特别适合。

2. 临时性。匿名函数没有名称，通常用于仅需临时使用一次的函数场景，完成特定操作后，无需保留函数定义。

3. 可组合。lambda 表达式可以与Python的高阶函数（如 map 、 filter 、 sorted 等）结合使用，形成强大的功能组合，方便对数据进行批量处理和筛选。

下面我们列举几个lambda表达式的使用场景。

1. 简单数学运算。

前面我们这个例子，就是实现了简单的十次方的运算。

2. 结合 map 函数操作列表，可以快速对列表的每个元素进行统一的简单运算。

比如有个列表x = [1, 2, 3, 4, 5]

要得到这个列表每个元素的十次方，就可以用

y=list(map(f,x))这个f就是前面赋值的匿名函数，很多时候我们不会给lambda赋值，而是直接把lambda和map写在一条语句上。也就是这样：

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = list(map(lambda x: x ** 10, x))

print(y)

# 输出 [1, 1024, 59049, 1048576, 9765625]

这样看着好像有点复杂，但是如果理解了map和lambda，就会感觉这样的组合非常方便好用。

对map不熟悉的朋友可以看下我之前写的专门介绍map函数的文章。

场景三，在排序中指定排序依据。

比如有个列表z，它的元素都是一些字符串。我们要指定根据这些字符串的第二个字符进行排序，就可以写成z.sort(key=lambda x:x[1])。这样就可以了。打印出来看下结果，就是根据第二个字符从小到大排序的。

z = ["abc", "bde", "afg"]

z.sort(key=lambda x: x[1])

print(z)

# 输出 ['abc', 'afg', 'bde']

lambda表达式在一些时候很实用，但要注意编程时也不能乱用，否则可能会使代码变得很难懂，可读性下降。比如在函数逻辑较复杂一些时，就不应该使用。

希望这篇文章能帮助你更好的理解lambda表达式。