本文的目的是介绍它是pythonic：命名lambdas的详细情况，特别关注python命名法规则的相关信息。我们将通过专业的研究、有关数据的分析等多种方式，为您呈现一个全面的了解它是pythonic

本文的目的是介绍它是pythonic：命名lambdas的详细情况，特别关注python命名法规则的相关信息。我们将通过专业的研究、有关数据的分析等多种方式，为您呈现一个全面的了解它是pythonic：命名lambdas的机会，同时也不会遗漏关于2.3.6 Python 匿名函数 lambda、lambda函数 python、Python defaultdict和lambda、Python lambda的知识。

• 它是pythonic：命名lambdas（python命名法规则）
• 2.3.6 Python 匿名函数 lambda
• lambda函数 python
• Python defaultdict和lambda
• Python lambda

它是pythonic：命名lambdas（python命名法规则）

我开始欣赏lambda表达式在python中的价值，尤其是在函数编程map，函数返回函数等方面。但是，我也一直在函数中命名lambda，因为：

• 我多次需要相同的功能，并且不想重复代码。
• 该功能特定于其出现的功能。它不需要其他地方。

当遇到满足以上条件的情况时，我一直在编写一个命名的lambda表达式，以进行DRY和狭义范围功能。例如，我正在编写一个在某些numpy数组上运行的函数，并且我需要对传递给该函数的所有数组进行适度繁琐的索引编制（可以很容易地放在一行上）。我编写了一个名为lambda表达式来进行索引编制，而不是编写整个其他函数或在整个函数定义中多次复制/粘贴索引。

def fcn_operating_on_arrays(array0, array1):    indexer = lambda a0, a1, idx: a0[idx] + a1[idx]    # codecodecode    indexed = indexer(array0, array1, indices)    # codecodecode in which other arrays are created and require `indexer`    return the_answer

这是对python的lambda的滥用吗？我应该吸收它并定义一个单独的功能吗？

答案1

这不是Pythonic，PEP8不建议这样做：

始终使用def语句而不是将lambda表达式直接绑定到标识符的赋值语句。

是：

def f(x): return 2*x

没有：

f = lambda x: 2*x

第一种形式意味着结果函数对象的名称专门''f''代替了generic
''<lambda>''。通常，这对于回溯和字符串表示形式更为有用。使用赋值语句消除了lambda表达式可以提供的优于显式def语句的唯一好处（即，它可以嵌入较大的表达式中）

经验法则是考虑其定义：lambdas表达式是匿名函数。如果您命名，它将不再是匿名的。:)

2.3.6 Python 匿名函数 lambda

#例1
#这段代码
def calc(x,y):
    return x**y

print(calc(2,5))

#换成匿名函数
calc = lambda x,y:x**y
print(calc(2,5))


''''''
lambda 不支持复杂的语句，最多支持三元运算
func = lambda x,y: if x > y: x*y 
''''''

#例2

def calc(x,y):
    if x<y:
        return x**y
    else:
        return x/y

func = lambda x,y: x*y if x<y else x/y


print(calc(2,5))
print(func(16,8))

匿名函数最主要的作用就是和其他函数配合使用

1.节省代码量

2.看着高级

例：

data = [1,3,5,7,9]

for i in data:
    print(i**2)

print(list(map(lambda x:x**2, data)))

 

lambda函数 python

lambda表达式是一行函数。
它们在其他语言中也被称为匿名函数。如果你不想在程序中对一个函数使用两次，你也许会想用lambda表达式，它们和普通的函数完全一样。

原型：lambda 参数：操作（参数）

例子：

>>> add = lambda x,y:x+y
>>> print(add(1,2))
3

lambda还可以在一些特殊情况下使用

1、列表排序

>>> a = [(1,2),(4,1),(9,10),(13,-3)]
>>> a.sort(key=lambda x:x[1])
>>> print(a)
[(13, -3), (4, 1), (1, 2), (9, 10)]
>>> a.sort(key = lambda x:x[0])
>>> print(a)
[(1, 2), (4, 1), (9, 10), (13, -3)]

Python defaultdict和lambda

在其他人的代码中，我阅读了以下两行：

x = defaultdict(lambda: 0)y = defaultdict(lambda: defaultdict(lambda: 0))

由于defaultdict的参数是默认工厂，因此我认为第一行表示当我为不存在的键k调用x [k]（例如类似v = x [k]的语句）时，键值对（k
，0）会自动添加到字典中，就像首先执行语句x [k] = 0一样。我对么？

那y呢？似乎默认工厂将创建一个默认值为0的defaultdict。但这具体意味着什么？我试图在Python
shell中尝试使用它，但无法弄清楚它到底是什么。

答案1

我认为第一行意味着当我要求x[k]一个不存在的键k（例如类似的语句v=x[k]）时，键值对(k,0)将被自动添加到字典中，就像该语句x[k]=0首先执行一样。

那就对了。这是习惯用语

x = defaultdict(int)

对于y，当您执行时y["ham"]["spam"]，如果密钥不存在"ham"，y则将其插入。与之关联的值将变成一个defaultdict，其中"spam"将自动插入一个带有的值0。

即，y是一种“两层” defaultdict。如果为"ham" not in y，则评估y["ham"]["spam"]就像在做

y["ham"] = {}y["ham"]["spam"] = 0

就普通而言dict。

Python lambda

def f(x):
    return x*x

f = lambda x: x*x

print(f(5))

def f(x):
    return x * y

f = lambda x,y:x*y

print(f(4,5))

"""
开始读取文件
"""
countries = [] # 新建一个空的list，为了存储
file = open("countries.csv","r")
for line in file:
    line = line.strip() # 将前后多余空格给删掉
    arr = line.split(",") # 根据逗号，将内容区分开
    name = arr[1] # 提取国家
    capt = arr[3] # 提取首都
    popu = int(arr[4]) # 提取人口数量，不要忘记转int型
    countries.append((name,capt,popu))

"""
文件已经成功读取
"""

for country in countries:
    print(country)

def get_popu(country):
    return country[2]

"""
文件读取完毕
"""
def get_popu(country):
        return country[2] # 选取人口

countries.sort(key=get_popu)

"""
开始打印
"""

countries.sort(key=lambda country:country[2])

def foo(a,c):
    return lambda x: a*x*x + b*x + c

f = foo(1,-1,2)

print(f(5))

# output: 22

def foo(a,c):
    return lambda x: a*x*x + b*x + c

print( foo(1,2)(5) )


# output: 22

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