如何寫好 Python 的 Lambda 函數？

大家好，我是小 F～

當你需要完成一件小工作時，在本地環境中使用這個函數，可以讓工作如此得心應手，它就是 Lambda 函數。

Lambda 函數是 Python 中的匿名函數。有些人將它們簡稱爲 lambdas，它們的語法如下：

lambda arguments: expression

lambda 關鍵字可以用來創建一個 lambda 函數，緊跟其後的是參數列表和用冒號分割開的單個表達式。例如，lambda x: 2 * x 是將任何輸入的數乘 2，而 lambda x, y: x+y 是計算兩個數字的和。語法十分直截了當，對吧？

假設您知道什麼是 lambda 函數，本文旨在提供有關如何正確使用 lambda 函數的一些常規準則。

1. 不要返回任何值

看看語法，您可能會注意到我們在 lambda 函數中並沒有返回任何內容。這都是因爲 lambda 函數只能包含一個表達式。然而，使用 return 關鍵字會構成不符合規定語法的語句，如下所示：

>>> integers = [(3, -3), (2, 3), (5, 1), (-4, 4)]
>>> sorted(integers, key=lambda x: x[-1])
[(3, -3), (5, 1), (2, 3), (-4, 4)]
>>> sorted(integers, key=lambda x: return x[-1])
... 
  File "", line 1
    sorted(integers, key=lambda x: return x[-1])
                                   ^
SyntaxError: invalid syntax

該錯誤可能是由於無法區分表達式和語句而引起的。像是包含 return、try、 with 以及 if 的語句會執行特殊動作。然而，表達式指的是那些可以被計算出一個值的表達，例如數值或其他 Python 對象。

通過使用 lambda 函數，單個表達式會被計算爲一個值並且參與後續的計算，例如由 sorted 函數排序。

2. 不要忘記更好的選擇

lambda 函數最常見的使用場景是將它作爲一些內置工具函數中 key 的實參，比如上面展示的 sorted() 和 max()。根據情況，我們可以使用其他替代方法。思考下面的例子：

>>> integers = [-4, 3, 7, -5, -2, 6]
>>> sorted(integers, key=lambda x: abs(x))
[-2, 3, -4, -5, 6, 7]
>>> sorted(integers, key=abs)
[-2, 3, -4, -5, 6, 7]
>>> scores = [(93, 100), (92, 99), (95, 94)]
>>> max(scores, key=lambda x: x[0] + x[1])
(93, 100)
>>> max(scores, key=sum)
(93, 100)

在數據科學領域，很多人使用 pandas 庫來處理數據。如下所示，我們可以使用 lambda 函數通過 map() 函數從現有數據中創建新數據。除了使用 lambda 函數外，我們還可以直接使用算術函數，因爲 pandas 是支持的：

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> data.map(lambda x: x + 5)
0    6
1    7
2    8
3    9
dtype: int64
>>> data + 5
0    6
1    7
2    8
3    9
dtype: int64

3. 不要將它賦值給變量

我曾見過一些人將 lambda 函數誤認爲是簡單函數的另一種聲明方式，您可能也見過有人像下面這麼做：

>>> doubler = lambda x: 2 * x
>>> doubler(5)
10
>>> doubler(7)
14
>>> type(doubler)
<class 'function'>

對 lambda 函數命名的唯一作用可能是出於教學目的，以表明 lambda 函數的確是和其他函數一樣的函數——可以被調用並且具有某種功能。除此之外，我們不應該將 lambda 函數賦值給變量。

爲 lambda 函數命名的問題在於這使得調試不那麼直觀。與其他的使用常規 def 關鍵字創建的函數不同，lambda 函數沒有名字，這也是爲什麼有時它們被稱爲匿名函數的原因。思考下面簡單的例子，找出細微的區別：

>>> inversive0 = lambda x: 1 / x
>>> inversive0(2)
0.5
>>> inversive0(0)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in <module>
  File "", line 1, in 
ZeroDivisionError: division by zero
>>> def inversive1(x):
...     return 1 / x
... 
>>> inversive1(2)
0.5
>>> inversive1(0)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in <module>
  File "", line 2, in inversive1
ZeroDivisionError: division by zero

當您的代碼存在關於 lambda 函數的問題（即 inversive0），Traceback 錯誤信息只會提示您 lambda 函數存在問題。

相比之下，使用正常定義的函數，Traceback 會清晰地提示您有問題的函數（即 inversive1）。

與此相關，如果您想多次使用 lambda 函數，最佳實踐是使用通過 def 定義的允許使用文檔字符串的常規函數。

4. 不要忘記列表推導式

有些人喜歡將 lambda 函數和高階函數一起使用，比如 map 或 filter。思考下面用法示例：

>>> # 創建一個數字列表
>>> numbers = [2, 1, 3, -3]
>>> # 使用帶有 lambda 函數的 map 函數
>>> list(map(lambda x: x * x, numbers))
[4, 1, 9, 9]
>>> # 使用帶有 lambda 函數的 filter 函數
>>> list(filter(lambda x: x % 2, numbers))
[1, 3, -3]

我們可以使用可讀性更強的列表推導式代替 lambda 函數。如下所示，我們使用列表推導式來創建相同的列表對象。如您所見，與列表推導式相比，之前將 map 或 filter 函數與 lambda 函數一起使用更麻煩。因此，在創建涉及高階函數的列表時，應考慮使用列表推導式。

>>> # Use list comprehensions
>>> [x * x for x in numbers]
[4, 1, 9, 9]
>>> [x for x in numbers if x % 2]
[1, 3, -3]

結論

在本文中，我們回顧了使用 lambda 函數可能會犯的四個常見錯誤。通過避免這些錯誤，您應該能在代碼中正確使用 lambda 函數。

使用 lambda 函數的經驗準則是保持簡單以及只在本地使用一次。

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來源：https://mp.weixin.qq.com/s/lM6cT3Lmwd2THEKd67dRhw