def关键字用于定义 Python 中的一个函数，我们在上一章已经看到了。lambda关键字用于定义 Python 中的匿名函数。 通常，这样的功能意味着一次性使用。
Syntax:
lambda [arguments] : expression
λ函数在:符号后可以有零个或多个参数。 调用该函数时，执行:后的表达式。
Example: Lambda Function
square = lambda x : x * x 上图，lambda 函数以lambda关键字开始，后面跟着参数x。 在:之后的表达式x * x将x * x的值返回给调用者。 整个 lambda 函数lambda x : x * x被分配给一个变量square，以便像命名函数一样调用它。 变量名变成了函数名，这样我们就可以把它叫做正则函数，如下图所示。
Example: Calling Lambda Function
>>> square(5)
25 上面的 lambda 函数定义与下面的函数相同:
def square(x):
return x * x表达式不需要总是返回值。下面的 lambda 函数不返回任何东西。
Example: Lambda Function
>>> greet = lambda name: print('Hello ', name)
>>> greet('Steve')
Hello Steve *Note:*The lambda function can have only one expression. Obviously, it cannot substitute a function whose body may have conditionals, loops, etc. *以下 lambda 函数包含多个参数:
Example: Lambda Function
>>> sum = lambda x, y, z : x + y + z
>>> sum(5, 10, 15)
30 以下 lambda 函数可以采用任意数量的参数:
Example: Lambda Function
>>> sum = lambda *x: x[0]+x[1]+x[2]+x[3]
>>> sum(5, 10, 15, 20)
50 无参数λ函数
以下是无参数 lambda 函数的示例。
Example: Parameterless Lambda Function
>>> greet = lambda : print('Hello World!')
>>> greet()
Hello World! 匿名函数
我们可以声明一个 lambda 函数，并以匿名函数的形式调用它，而无需将其赋给变量。
Example: Parameterless Lambda Function
>>> (lambda x: x*x)(5)
25 上图中，lambda x: x*x定义了一个匿名函数，并通过在括号(lambda x: x*x)(5)中传递参数来调用它一次。
在 Python 中，函数是第一类公民，这意味着就像文字一样，函数也可以作为参数传递。
当我们想要将函数作为参数之一提供给另一个函数时，lambda 函数非常有用。我们可以将 lambda 函数作为匿名函数传递给另一个函数。
Example: Parameterless Lambda Function
>>> def dosomething(fn):
print('Calling function argument:')
fn()
>>> dosomething(lambda : print('Hello World')) # passing anonymous function
Calling function argument:
Hello World
>>> myfn = lambda : print('Hello World')
>>> dosomething(myfn) # passing lambda function 上图中，dosomething()函数是用fn参数定义的，该参数在dosomething()中被称为函数。 dosomething(lambda : print('Hello World'))使用匿名 lambda 函数作为参数调用dosomething()函数。
Python 有内置函数，可以将其他函数作为参数。 map() 、 filter() 和 reduce() 功能是重要的功能编程工具。他们都以函数作为论据。自变量函数可以是普通函数或 lambda 函数。
Example: Pass Lambda Function to map()
>>> sqrList = map(lambda x: x*x, [1, 2, 3, 4]) # passing anonymous function
>>> next(sqrList)
1
>>> next(sqrList)
4
>>> next(sqrList)
9
>>> next(sqrList)
16
>>> next(sqrList)
25 本文链接：https://my.lmcjl.com/post/7733.html
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