Python3中lambda表达式与函数式编程讲解

简而言之，编程语境下的lambda表达式通常用于需要函数但不愿耗费精力去定义命名函数的场景，即所谓的匿名函数。它主要具备以下几种典型用法：

1、lambda的基本语法结构为关键字lambda后接一个或多个参数，随后是冒号，最后是一个表达式。需注意，lambda属于表达式而非语句，因此它可以出现在Python语法禁止使用def语句的位置。作为表达式，lambda会返回一个新的函数对象。lambda适用于编写简单的函数逻辑，而def则更适合处理更复杂的任务。示例如下：

f = lambda x,y,z : x+y+z 
print f(1,2,3) 
g = lambda x,y=2,z=3 : x+y+z 
print g(1,z=4,y=5)

运行结果：

6 10

2、lambda表达式常被用于构建跳转表（jump table），即行为列表或字典映射。例如：

L = [(lambda x: x**2), 
  (lambda x: x**3), 
  (lambda x: x**4)] 
print L[0](2),L[1](2),L[2](2) 
D = {'f1':(lambda: 2+3), 
  'f2':(lambda: 2*3), 
  'f3':(lambda: 2**3)} 
print D['f1'](),D['f2'](),D['f3']() 

运行结果：

4 8 16 5 6 8

3、lambda表达式支持嵌套使用，但从代码可读性角度考虑，应尽量避免深层嵌套的lambda表达式。

Lambda函数也被称为匿名函数，即没有名称的函数。这是否可行？答案是肯定的。对于某些仅临时使用且业务逻辑简单的函数，强行命名反而显得多余。lambda函数的适用场景主要包括：

1、函数式编程

尽管Python并非纯粹的函数式编程语言，但它提供了丰富的函数式编程特性。Python内置了几个常用的全局函数，如map、reduce、filter和sorted，它们均支持将函数作为参数传入，此时lambda函数便能在函数式编程中发挥作用。具体示例如下：

from functools import reduce 
foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
print (list(filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)))
#[18, 9, 24, 12, 27]
print (list(map(lambda x: x * 2 + 10, foo)))
#[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]
print (reduce(lambda x, y: x + y, foo))
#139

2、闭包

闭包概念较为抽象，此处可简单理解为定义在函数内部的函数。闭包机制使得变量即便脱离原函数的作用域，仍能被外部访问。以下是lambda函数作为闭包的示例：

>>> def my_add(n):
...   return lambda x:x+n

>>> add_3 = my_add(3)
>>> add_3(7)
10

此处的lambda函数构成了一个闭包。在全局作用域中，调用add_3(7)可正常执行并返回10。这是因为在my_add的局部作用域中，变量n的值通过闭包机制，在全局作用域中依然可被访问。

使用常规函数同样可以实现闭包，只是这种写法相对繁琐，代码如下：

>>> def my_add(n):
...   def wrapper(x):
...     return x+n
...   return wrapper
...
>>> add_5 = my_add(5)
>>> add_5(2)
7

然而，并非所有情况下lambda都比常规函数更清晰。参考以下示例：

f = lambda x: [[y for j, y in enumerate(set(x)) if (i >> j) & 1] for i in range(2**len(set(x)))]

这是用于返回某集合所有子集的lambda函数，读者可能需要花费一些时间才能理解其逻辑。

Python中有句名言：“Explicit is better than implicit”（明了胜于晦涩）。如果lambda函数未能使代码更加清晰易读，则应考虑使用常规方式定义函数。

总结

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