大蟒蛇python教程共享python3中apply函数和lambda函数的使用详解

lambda函数

lambda是什么

大家好，今天给大家带来的是有关于python里面的lambda表达式详细解析。lambda在python里面的用处很广，但说实话，我个人认为有关于lambda的讨论不是如何使用的问题，而是该不该用的问题。接下来还是通过大量实例和大家分享我的学习体验，可能最后你也会得出和我一样的结论。

好啦，首先让我们先搞明白基础定义，lambda到底是什么？

lambda表达了python中用于创建匿名函数的特殊语法。我们将lambda语法本身称为lambda表达式，从这里得到的函数称之为lambda函数。

其实总结起来，lambda可以理解为一个小的匿名函数，lambda函数可以使用任意数量的参数，但只能有一个表达式。估计有javascript es6经验的朋友们听上去会很亲切，具体函数表达式如下：

模板： lambda argument: manipulate(argument)
参数：argument就是这个匿名函数传入的参数，冒号后面是我们对这个参数的操作方法
让我们参考上面的定义模板和参数, 直接看一个最简单的例子:

相比大家已经发现lambda匿名函数的特点了，就是对于较为简单的功能，无需自己def一个了，单行就可以写下，传参和执行方法一气呵成

lambda用法详解

接下来让我们看看lambda的实际应用，就我自己使用lambda的体验来说，从来没有单独用过，lambda一般情况下是和map，filter，reduce这些超棒的内置函数以及dict，list,tuple,set 等数据结构混用，这样才能发挥它的最大效果.

好了，闲话少说，下面让我们一个个来看

lambda + map

首先出场的是lambda+map的组合，先看下面这个例子：

这个是我们上一期的例子，实现一个数组（元组）每个元素+1，让我们回忆一下map的用法map(fun,sequence)，fun是传递的方法，sequence是一个可迭代的序列，这里我们的fun就是匿名函数
lambda n:n+1，这里非常完美的解释了lambda的设计初衷，因为如果没有lambda，我们的解决方案是这样:

显然易见，这里的add方法有点多余，所以用lambda代替是个好的选择。让我们再看下一个例子,这是我自己备份日志时写的一小段代码,命名不是很规范：

这里和刚才的加1例子差不多，但是换成了字符串的拼接，然而我这里用lambda并不是很好的解决方案，最后我们会说，现在大家应该对map + lambda 有一些感觉了，让我们再来个和dict字典互动的例子：

好了，看到这里对于map+lambda的用法大家已经很清楚了应该~

lambda + filter

lambda和filter的组合也很常见，用于特定筛选条件下，现在让我们来看上篇文章filter的例子，就应该很好理解了：

这里无非就是我们把filter(fun,sequence)里面的fun换成了我们的lambda，只是lambda的函数部分（x%2,x%2==0,x>0）都是可以返回true或者false来判断的，符合fiter的要求，用刚才李雷和韩梅梅的例子也是一个道理：

lambda + reduce

还是让我们看一下上篇文章的例子：

这个例子用lambda和reduce的配合实现了list求累积和和累积乘法。
有意思的是这个例子具有两面性，一方面展示了lambda和reduce如何一起使用，另一方面也引出了接下来我想说的重点：lambda真的值得用吗？到底应该怎么用？

避免过度使用lambda

通过上面的例子大家已经看到了lambda的实际应用场景，但是这里我想和大家分享一下我的看法:我认为lambda的缺点略多于优点，应该避免过度使用lambda.

首先，这仅仅是我的个人看法哈，希望大家理解，我为什么这么说呢，首先让我们拿lambda方法和常规def做个对比，我发现lambda和def的主要不同点如下：

• 可以立即传递（无需变量）
• 只需一行代码，简洁（未必高效）
• 可以会自动返回，无需return
• lambda函数没有函数名称

有关优点大家都可以看到，我主要想说一下它的缺点，首先，从真正需求出发，我们在大多数时候是不需要lambda的，因为总可以找到更好的替代方法，现在我们一起看一下刚才lambda+reduce 的例子，我们用lambada实现的结果如下：

这里用lambda并没有实现简单高效的目的，因为我们有现成的sum和mul方法可以用：

结果是一样的，但是显然用sum和mul的方案更加高效。再举个常见的例子说明，假如我们有一个list存储了各种颜色，现在要求把每个颜色首字母大写，如果用lambda写出是这样：

还有一个主要原因就是: lambda函数没有函数名称。所以在代码交接，项目移植的场景中会给团队带来很多困难，多写个函数add_one()没什么坏处，因为大家都很容易理解，知道它是执行+1的功能，但是如果团队里你在自己负责的模块使用了很多lambda，会给其他人理解带来很多麻烦

适合lambda的场景

话又说回来，存在即合理，那么真正需要我们使用lambda的是哪些场景呢：

• 你需要的方法是很简单的(+1，字符串拼接等),该函数不值得拥有一个免费精选名字大全
• 使用lambda表达式，会比我们能想到的函数名称更容易理解
• 除了lambda，没有任何python提供的函数可以实现目的
• 团队中所有成员都掌握lambda，大家同意你用

还有一种场景非常适用，就是在给其他人制造自己很专业的错觉时，比如：

哎呀，小老弟，听说你学了python，知道lambda不？ 没听过？不行啊，白学了！
来来来，让我给你讲讲。。。此处省略1万字

总结

今天为大家九浅一深地讲解了lambda的用法和使用场景，所谓九浅一深，就是90%情况下用于创建简单的匿名函数，10%的情况稍微复杂（我这个借口找的太好了）

总而言之就是，任何事情都具有两面性，我们在使用lambda之前应该先停下来，问问自己是不是真的需要它。

当然，如果需要和别人忽悠的时候都是正反一张嘴，lambda是好是坏全看我们自己怎么说，吹牛时请遵守如下原则，屡试不爽：

如果你说一个女大学生晚上卖淫就是可耻，但如果改成一个妓女利用业余时间努力学习就励志多了！

lambda也是如此

apply函数

python中apply函数的格式为：apply(func,*args,**kwargs)

当然，func可以是匿名函数。

用途：当一个函数的参数存在于一个元组或者一个字典中时，用来间接的调用这个函数，并将元组或者字典中的参数按照顺序传递给参数

解析：args是一个包含按照函数所需参数传递的位置参数的一个元组，简单来说，假如a函数的函数位置为 a(a=1,b=2),那么这个元组中就必须严格按照这个参数的位置顺序进行传递(a=3,b=4)，而不能是(b=4,a=3)这样的顺序。kwargs是一个包含关键字参数的字典，而其中args如果不传递，kwargs需要传递，则必须在args的位置留空。

apply的返回值就是函数func函数的返回值。

⭐举例

输出结果：

('good', 'better')
(2, 9)
('cai', 'quan')
('cai', 'caiquan')
('caiquan', 'tom')

对数据进行预处理时，大家使用比较多的是apply函数，apply函数是pandas库中的函数，非常好用的一个函数相当于循环遍历，起到对每一条数据进行处理的效果,函数的参数可能是dataframe中的行或者列。

说到apply又不得不说lambda函数了，这两个结合来用简直爽的不行。

lambda关键字可以用来创建一个小的匿名函数

示例：

第一个参数func是一个函数，需要自己实现，可以使用lambda匿名函数，axis默认值为0，axis为0时，会把一列的数据进行遍历。

⭐下面的例子是dataframe中apply的用法

 到此这篇关于python3中apply函数和lambda函数的使用详解的文章就介绍到这了,更多相关python3 apply函数和lambda函数内容请搜索<计算机技术网(www.ctvol.com)!!>以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持<计算机技术网(www.ctvol.com)!!>！

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