Python中的匿名函数——lambda函数

在Python中，lambda函数是一个简单的匿名函数。该函数没有函数名，它可以有多个参数，但函数只由一个表达式构成。

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lambda函数具体的格式如下：

lambda 参数 : 表达式

其中, lambda 是关键字， 参数 是函数的参数，可以有0至多个。冒号后面是表达式，也是该函数中的唯一的表达式，lambda函数会返回该表达式的返回值。

我们来看一个具体的例子。

在上述代码中，number1, number2是lambda函数的参数，number1**2+number**2是函数的表达式，该函数返回number1, number2两个数的平方和。

上述代码创建了一个lambda函数后将其赋值给变量sum_square, 在print函数中通过sum_square来调用这个lambda函数。

上述的lambda函数完全可用标准的函数来实现，我们可以将上述代码改写成下面的代码。

在代码中，定义了函数sum_square，该函数包含两个参数，并执行一条语句并将该语句的执行结果作为函数返回值。通过上述代码可以帮助我们更直观地理解lambda函数。

lambda函数的可读性较差，那么为什么要有这样奇怪的匿名函数呢？这个要从lambda的使用场合说起。我们来看下面的代码。

上述代码定义了一个数值列表，调用python的内置函数filter来生成一个新的迭代器。 filter函数的第一个参数为一个函数，用于决定过滤的方法；第二个参数为一个可迭代的对象如列表、集合等。filter函数返回一个新的迭代器, 用于获得满足第一个函数为真的所有元素。在上述代码中，我们给filter传递的第一个参数是一个匿名函数：lambda number:number%3==0， 该函数在一个数整除3时为True，否则为False. filter函数会创建一个新的迭代器，通过调用上述匿名函数来判断该元素是否满足条件,得到所有3的倍数的数。

当然，上述代码也可以使用正常的函数方式来实现,如下所示：

我们可以看到，所有匿名函数的功能都可以通过标准函数来实现。匿名函数常在调用其它函数（如filter, map等）时作为参数使用。使用匿名函数可以使代码更为精简。匿名函数主要用于完成简单的任务，如果匿名函数过于复杂，会导致可读性较差，调试起来也比较困难，因此，强烈不建议使用lambda写天书般的代码。总之，要根据实际情况决定是否使用匿名函数。

python sorted排序:使用lambda应对各种复杂情况的排序，包括list嵌套dict

原文链接

一、需要用到的函数

需要用到的函数很少，基本上就是sorted()和lambda。

sorted()

sorted()函数原型：

Python

sorted(iterable[,key][,reverse])

可见sorted()可以接受3个参数，需要排序的变量必不可少，然后是key指定排序的元素，reverse指定是否逆序。

lambda

lambda实际上就是匿名函数

一般形式：

Python

lambda arguments: expression

写成函数形式就是

Python

def lambda(arguments):

return expression

当lambda和sorted()的key参数结合就有意想不到的效果了。

二、各种排序

1.简单list排序

Python

lis = ['a', 'b', 'c']

print(sorted(lis))

print(sorted(lis, reverse=True))

2.dict的key排序

Python

dic = {'c': 1, 'b': 2, 'a': 3}

print(sorted(dic))

print(sorted(dic, reverse=True))

3.dict的value排序

Python

dic = {'c': 1, 'b': 2, 'a': 3}

print(sorted(dic, key=lambda k: dic[k]))

print(sorted(dic, key=lambda k: dic[k], reverse=True))

4.list内嵌套list排序

Python

lis = [[4, 2, 9], [1, 5, 6], [7, 8, 3]]

print(sorted(lis, key=lambda k: k[0]))

print(sorted(lis, key=lambda k: k[1]))

print(sorted(lis, key=lambda k: k[2]))

print(sorted(lis, key=lambda k: k[0], reverse=True))

5.dict内嵌套dict排序

Python

dic = {

'a': {'x': 3, 'y': 2, 'z': 1},

'b': {'x': 2, 'y': 1, 'z': 3},

'c': {'x': 1, 'y': 3, 'z': 2},

}

print(sorted(dic, key=lambda k: dic[k]['x']))

print(sorted(dic, key=lambda k: dic[k]['y']))

print(sorted(dic, key=lambda k: dic[k]['z']))

print(sorted(dic, key=lambda k: dic[k]['x'], reverse=True))

6.list内嵌套dict排序

Python

lis = [

{'x': 3, 'y': 2, 'z': 1},

{'x': 2, 'y': 1, 'z': 3},

{'x': 1, 'y': 3, 'z': 2},

]

print(sorted(lis, key=lambda k: k['x']))

print(sorted(lis, key=lambda k: k['y']))

print(sorted(lis, key=lambda k: k['z']))

print(sorted(lis, key=lambda k: k['x'], reverse=True))

7.dict内嵌套list排序

Python

dic = {

'a': [1, 2, 3],

'b': [2, 1, 3],

'c': [3, 1, 2],

}

print(sorted(dic, key=lambda k: dic[k][0]))

print(sorted(dic, key=lambda k: dic[k][1]))

print(sorted(dic, key=lambda k: dic[k][2]))

print(sorted(dic, key=lambda k: dic[k][0], reverse=True))

三、其他更深层嵌套排序

更深层嵌套排序方法和上面介绍的大同小异，实际就是lambda的操作；需要注意的就是dict的排序只会取其key，所以需要lambda首先将其转换为value才能操作value排序。

Python-匿名函数

匿名函数：使用lambda创建的函数，所谓匿名，意即不再使用def语句这样标准的形式定义一个函数。

好处：

1、使用Python写一些执行脚本时，使用lambda可以省去定义函数的过程，让代码更加精简。

2、对于一些抽象的，不会别的地方再复用的函数，有时候给函数起个名字也是个难题，使用lambda不需要考虑命名的问题。

3、使用lambda在某些时候让代码更容易理解。了解更多python匿名函数相关知识，可以来老男孩教育。

应用场景：经常与一些内置函数相结合使用，比如说map()、filter()、sorted()、reduce()等。

表达式格式：lambda 参数列表：lambda体

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