简单谈谈python中的lambda表达式

yipeiwu_com6年前Python基础

最近在coding时发现使用lambda还是有诸多优点的,很多时候代码更整洁,更pythonic,所以在此简单总结一下

1.lambda是什么

举个简单的例子:

func = lambda x: x*x

def func(x):
 return x*x

两个func的定义是完全相同的,那两种函数定义方法配合map使用,将list中所有元素求平方,代码会是什么样的,

def func(x):
  return x*x
map(func, [i for i in range(10)])
map(lambda x: x*x, [i for i in range(10)])

对比之下,效果还是显而易见。首先func函数的功能十分简单,而且很有可能只使用这一次,所以说我们在这里定义了一个功能简单、使用频次不高的函数。在这个例子中,使用lambda创建匿名函数不但不会影响代码的可读性,还能精简代码,减少不必要的函数调用。其实这种场景很常见,我们需要一个简单的单行函数,做一件简单的事,我们甚至连函数的名字都无需在意,此时lambda就是我们不错的选择。

2.是否使用lambda

lambda定义了一个匿名函数,使用它并不会带来代码执行效率的提升。lambda通常与map,reduce,filter在遍历列表时配合使用,但是一味的追求lambda的使用,对代码可读性往往带来灾难性的后果。python对lambda有着严苛的约束,毕竟它只能由一条表达式组成。lambda很方便不假,但是如果使用过度,程序的逻辑性看起来就不那么清晰,毕竟每个人对抽象的理解是不同的。

如果一个列表生成式,仅使用for,if,in就能实现,我不会使用lambda

如果函数不足够简单,涉及到循环等复杂逻辑,我会定义函数,让代码更具可读性,此时我不会使用lambda

在我看来,lambda的存在是为了减少单行函数的定义,所以只用来代替单行函数的定义就足够了。

相关文章

python 用opencv调用训练好的模型进行识别的方法

此程序为先调用opencv自带的人脸检测模型,检测到人脸后,再调用我自己训练好的模型去识别人脸,使用时更改模型地址即可 #!usr/bin/env python import cv2...

关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析

关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析

以下实验是我在百度公司实习的时候做的,记录下来留个小经验。 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU...

Python Unittest自动化单元测试框架详解

Python Unittest自动化单元测试框架详解

本文实例为大家分享了Python Unittest自动化单元测试框架的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1、python 测试框架(本文只涉及 PyUnit) 参考地址 2、环境准备...

Pyhton中防止SQL注入的方法

复制代码 代码如下: c=db.cursor() max_price=5 c.execute("""SELECT spam, eggs, sausage FROM breakfast &...

Python中的rjust()方法使用详解

 rjust()该方法返回字符串合理字符串的右边的长度宽度。填充是通过使用指定的fillchar(默认为空格)。如果宽度小于len(s)返回原始字符串。 语法 以下是rjust...