Python 中的 Lambda 函數詳解：語法、範例與應用
本教學將深入探討 Python 中的 lambda 函數，從其基本語法到多種實際應用場景，並搭配程式碼範例進行說明。
在 Python 中，lambda 函數是一種語法簡潔的匿名函數，它能與其他內建函數完美搭配。閱讀完本教學，您將能掌握如何定義 lambda 函數，並了解在何種情況下，lambda 函數會比傳統 Python 函數更為適用。
讓我們開始吧！
Python Lambda 函數：語法與範例
以下是 Python 中定義 lambda 函數的通用語法：
lambda 參數(s): 返回值
在上述語法中：
lambda是一個關鍵字，用於定義 lambda 函數，後接函數接受的一個或多個參數。- 冒號用於分隔參數和返回值。
💡 謹記，lambda 函數的返回值必須透過計算單行程式碼的表達式得出。在接下來的範例中，您將更容易理解這一點。
Python Lambda 函數範例
理解 lambda 函數的最佳方法，是從將傳統 Python 函數改寫為 lambda 函數開始。
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範例 1. 考慮以下函數 square()，它接受一個數字 num 作為參數，並返回該數字的平方。
def square(num):
return num * num
您可以使用參數呼叫該函數並驗證它是否正常運作。
>>> square(9) 81 >>> square(12) 144
為了使函數定義更簡潔，您可以將此 lambda 表達式賦值給一個變數名稱，例如 square1： square1 = lambda num: num*num。之後，您可以以任何數字作為參數呼叫 square1 函數。然而，lambda 函數本質上是匿名函數，因此不應將其賦值給變數。
對於 square() 函數，參數為 num，返回值為 num*num。掌握這些後，我們可以將其代入 lambda 表達式，並使用參數呼叫它，如下所示：
>>> (lambda num: num*num)(2) 4
這就是立即呼叫函數表達式的概念，我們在定義函數後立即呼叫它。
範例 2. 接下來，我們改寫另一個簡單函數 add()，它接受數字 num1 和 num2，並返回它們的和 num1 + num2。
def add(num1, num2):
return num1 + num2
讓我們用兩個數字作為參數呼叫 add() 函數：
>>> add(4, 3) 7 >>> add(12, 5) 17 >>> add(12, 6) 18
在本例中，num1 和 num2 是兩個參數，返回值為 num1 + num2。
>>> (lambda num1, num2: num1 + num2)(3, 7) 10
Python 函數也可以設定參數的預設值。讓我們修改 add() 函數的定義，將 num2 參數的預設值設為 10。
def add(num1, num2=10):
return num1 + num2
在以下函數呼叫中：
- 在第一個函數呼叫中，
num1的值為 1，num2的值為 3。當您在函數呼叫中傳入num2的值時，將使用該值；函數返回 4。
- 但是，如果只傳入一個參數 (
num1為 7)，則num2使用預設值 10；函數返回 17。
>>> add(1, 3) 4 >>> add(7) 17
在編寫將某些參數的預設值作為 lambda 表達式的函數時，您可以在定義參數時指定預設值。
>>> (lambda num1, num2 = 10: num1 + num2)(1) 11
何時應在 Python 中使用 Lambda 函數？
現在您已了解 Python 中 lambda 函數的基本知識，以下是一些應用場景：
- 當您有一個函數的返回表達式是一行程式碼，且您不需要在同一個模組的其他地方參照該函數時，可以使用 lambda 函數。我們還編寫了一些範例來說明這一點。
- 您可以在使用內建函數時使用 lambda 函數，例如
map()、filter()和reduce()。 - Lambda 函數有助於對 Python 資料結構（例如列表和字典）進行排序。
如何將 Python Lambda 與內建函數一起使用
1. 使用 Lambda 和 map()
map() 函數接受一個可迭代物件和一個函數，並將該函數應用於可迭代物件中的每個項目，如下所示：
讓我們建立一個 nums 列表，並使用 map() 函數建立一個新列表，其中包含 nums 列表中每個數字的平方。 請注意，我們使用 lambda 函數來定義平方運算。
>>> nums = [4, 5, 6, 9] >>> list(map(lambda num: num * num, nums)) [16, 25, 36, 81]
由於 map() 函數會返回一個地圖物件，我們應該將它轉換成一個列表。
▶️ 在 Python 中查看有關 map() 函數的本教學。
2. 使用 Lambda 和 filter()
讓我們定義 nums，一個數字列表：
>>> nums = [4, 5, 6, 9]
假設您想要篩選此列表，並僅保留奇數。
您可以使用 Python 的內建 filter() 函數。
filter() 函數接受一個條件和一個可迭代物件：filter(condition, iterable)。結果僅包含原始迭代中符合條件的元素。您可以將返回的物件轉換為 Python 可迭代物件，例如列表。
為了篩選掉所有的偶數，我們只保留奇數。所以 lambda 表達式應該是 lambda num: num % 2 != 0。數量 num % 2 是 num 除以 2 的餘數。
- 當
num為奇數時，num % 2 != 0為True，並且 - 只要
num是偶數，num % 2 != 0就是False。
>>> nums = [4, 5, 6, 9] >>> list(filter(lambda num: num % 2 != 0, nums)) [5, 9]
3. 使用 Lambda 和 reduce()
reduce() 函數接受一個可迭代物件和一個函數。它透過將函數迭代地應用於可迭代物件的項目來縮減可迭代物件。
要使用 reduce() 函數，您必須從 Python 的內建 functools 模組中導入它：
>>> from functools import reduce
讓我們使用 reduce() 函數來計算 nums 列表中所有數字的總和。我們定義一個 lambda 表達式：lambda num1, num2: num1 + num2，作為縮減和函數。
縮減運算將會像這樣發生：f(f(f(4, 5), 6), 9) = f(f(9, 6), 9) = f(15, 9) = 24。這裡，f 是對列表中兩項的求和運算，由 lambda 函數定義。
>>> from functools import reduce >>> nums = [4, 5, 6, 9] >>> reduce(lambda num1, num2: num1 + num2, nums) 24
用於自訂排序的 Python Lambda 函數
除了使用帶有內建 Python 函數的 lambda 函數（例如 map()、filter() 和 reduce()），您也可以使用它們來自訂用於排序的內建函數和方法。
1. 對 Python 列表進行排序
使用 Python 列表時，您通常必須根據某些排序標準對它們進行排序。要對 Python 列表進行適當的排序，您可以對它們使用內建的 sort() 方法。如果您需要列表的排序副本，可以使用 sorted() 函數。
使用 Python 的 sorted() 函數的語法是 sorted(iterable, key=..., reverse=True | False)。
– key 參數用於自訂排序。
– reverse 參數可以設定為 True 或 False；預設值為假。
對數字和字串列表進行排序時，預設排序分別為升序和字母順序。但是，您有時可能想要定義一些自訂的排序標準。
考慮以下列出的水果。假設您想要取得列表的排序副本。您應該根據字串中「p」的出現次數對字串進行排序—按降序排列。
>>> fruits = ['apple', 'pineapple', 'grapes', 'mango']
是時候使用可選的 key 參數了。字串在 Python 中是可迭代的，要取得其中字元出現的次數，可以使用內建的 .count() 方法。因此，我們將 key 設定為 lambda x: x.count('p')，以便根據字串中 'p' 出現的次數進行排序。
>>> fruits = ['apple', 'pineapple', 'grapes', 'mango']
>>> sorted(fruits, key=lambda x: x.count('p'), reverse=True)
['pineapple', 'apple', 'grapes', 'mango']
在這個例子中：
- 排序的關鍵是字元「p」的出現次數，它被定義為 lambda 表達式。
- 當我們將
reverse參數設定為True時，排序按「p」出現次數的遞減順序進行。
在水果列表中，'pineapple' 包含 3 次出現的 'p'，字串 'apple'、'grapes' 和 'mango' 分別包含 2、1 和 0 次出現的 'p'。
了解穩定排序
考慮另一個例子。對於相同的排序標準，我們重新定義了水果列表。這裡，'p' 分別出現在字串 'apple' 和 'grapes' 中兩次和一次。它永遠不會出現在字串 'mango' 和 'melon' 中。
>>> fruits = ['mango', 'apple', 'melon', 'grapes']
>>> sorted(fruits, key=lambda x: x.count('p'), reverse=True)
['apple', 'grapes', 'mango', 'melon']
在輸出列表中，'mango' 出現在 'melon' 之前，即使它們都沒有字元 'p'。但為什麼會這樣呢？ sorted() 函數執行穩定排序；因此，當兩個字串的「p」計數相等時，原始水果列表中的元素順序將被保留。
作為一個快速練習，交換水果列表中「芒果」和「甜瓜」的位置，根據相同的標準對列表進行排序，然後觀察輸出。
▶️ 了解更多關於排序 Python 列表的資訊。
2. 對 Python 字典進行排序
您也可以在對 Python 字典進行排序時使用 lambda。考慮以下包含項目及其價格的字典 price_dict。
>>> price_dict = {
... 'Milk': 10,
... 'Honey': 15,
... 'Bread': 7,
... 'Candy': 3
... }
要將字典的鍵值對作為元組列表取得，可以使用內建的字典方法 .items()：
>>> price_dict_items = price_dict.items()
dict_items([('Milk', 10), ('Honey', 15), ('Bread', 7), ('Candy', 3)])
在 Python 中，所有可迭代物件：列表、元組、字串等都遵循零索引。所以第一項在索引 0 處，第二項在索引 1 處，依此類推。
我們想按值排序，即字典中每個項目的價格。在 price_dict_items 列表中的每個元組中，索引 1 處的項目是價格。所以我們將 key 設定為 lambda x: x[1]，因為它將使用索引 1 處的項目（價格）對字典進行排序。
>>> dict(sorted(price_dict_items, key=lambda x: x[1]))
{'Candy': 3, 'Bread': 7, 'Milk': 10, 'Honey': 15}
在輸出中，字典項目已按價格升序排序：從「Candy」開始，價格為 3 個單位，到「Honey」，價格為 15 個單位。
▶️ 要了解更多資訊，請查看有關按鍵和值對 Python 字典進行排序的詳細指南。
總結
您已經學會如何定義 lambda 函數，並將它們與其他 Python 內建函數有效地結合使用。以下是關鍵要點的摘要：
- 在 Python 中，lambda 是匿名函數，可以接受多個參數並返回一個值；要評估以產生此返回值的表達式應該是一行程式碼。它們可用於使小型函數定義更簡潔。
- 要定義 Lambda 函數，您可以使用以下語法：
lambda parameter(s): return value。 - 一些重要的應用場景包括將它們與
map()、filter()和reduce()函數一起使用，並作為自訂 Python 迭代排序的關鍵參數。
接下來，學習如何在 Python 中執行地板除法。