lambda 表达式

Lambda 表达式（Lambda expression） 也称为 匿名函数（Anonymous function），就是没有名字的临时函数。它用于简化代码，尤其是在需要将函数作为参数的场景中（比如 map()、filter()、sorted() 等）。

在 Python 中，它是通过关键字 lambda 定义的。

语法结构

1
lambda 参数列表: 表达式
  • lambda：关键字，表示匿名函数；
  • 参数列表：和普通函数的参数类似，可以有多个参数；
  • 表达式`：必须是一个单一表达式，不能写多行语句；
  • 返回值：表达式的计算结果会自动作为返回值。

举例：

1
2
3
4
5
6
7
8
# 普通函数
def add(x, y):
    return x + y

# 等价的 lambda 写法
add_lambda = lambda x, y: x + y

print(add_lambda(3, 5))  # 输出 8

核心特征

特征 描述
匿名性 没有函数名，用完即丢
简洁性 一行定义一个函数
函数式编程风格 常与高阶函数（map、filter、reduce、sorted）搭配
只能有一个表达式 不允许多条语句或复杂逻辑

应用场景

在 map() 中使用

对可迭代对象中的每个元素执行相同的操作。

1
2
3
nums = [1, 2, 3, 4]
squares = list(map(lambda x: x ** 2, nums))
print(squares)  # [1, 4, 9, 16]

在 filter() 中使用

过滤序列，保留符合条件的元素。

1
2
3
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
print(even)  # [2, 4, 6]

在 sorted() 中使用

自定义排序规则。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
people = [
    {"name": "Alice", "age": 25},
    {"name": "Bob", "age": 19},
    {"name": "Charlie", "age": 30}
]

# 按年龄排序
sorted_people = sorted(people, key=lambda p: p["age"])
print(sorted_people)

在 reduce() 中使用

需要导入 functools 模块。常用于累计操作。

1
2
3
4
from functools import reduce
nums = [1, 2, 3, 4]
total = reduce(lambda x, y: x + y, nums)
print(total)  # 10

与普通函数的区别

对比项 普通函数（def） Lambda 表达式
语法 使用 def 使用 lambda
名字 有名字 通常匿名
功能 可包含多行语句 只能有单行表达式
可读性 更清晰 适合小函数或临时逻辑
场景 通用函数 短小、一次性逻辑

注意事项

  1. 只能有一个表达式，不能有赋值语句或 if...else 结构（除非用表达式形式）。
  2. 调试困难：因为没有名字，报错信息不友好。
  3. 可读性差：滥用 lambda 会让代码难懂。
  4. 作用域限制：lambda 中使用的变量要在其定义时就存在。

进阶用法

1
2
3
# 三元表达式写法
max_func = lambda a, b: a if a > b else b
print(max_func(10, 3))  # 10

或者与内置函数组合：

1
2
3
4
data = [("apple", 3), ("banana", 2), ("cherry", 5)]
# 按数量从大到小排序
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(sorted_data)

编程地位

Lambda 是 函数式编程（Functional Programming） 的核心工具之一。与 map(), filter(), reduce() 搭配，可实现声明式的简洁代码：

1
2
3
4
# 计算平方和
nums = [1, 2, 3, 4]
result = reduce(lambda a, b: a + b, map(lambda x: x ** 2, nums))
print(result)  # 30

要点总结

要点 内容
关键词 lambda 参数: 表达式
返回值 表达式的计算结果
优点 简洁、灵活、与高阶函数配合强大
缺点 不易调试、可读性弱、功能有限
典型场景 map、filter、sorted、reduce、自定义 key