Python函数及Lambda表达式的差异及应用场景分类

Python是一种优秀的高级编程语言，支持函数式编程风格。在Python中，函数是一等公民。它们可以像任何其他对象一样被传递、复制、修改和使用。Python的Lambda表达式是一种非常强大的语法构造，用于创建匿名函数。本文将介绍Python函数和Lambda表达式的差异以及应用场景分类。

函数和Lambda表达式的差异

函数是对象，可以像其他对象一样分配到变量中，从参数传递中操作、在表达式中计算、从函数中返回或者在容器(objects)中存储。函数可以注释对其余进行文档，并且可以包含在help输出中。

Lambda表达式是一种小型匿名函数，可以保证代码更简单和便于阅读。Lambda表达式不需要名称，也不必基于对象的属性，在语法上比函数简单。

Python对于函数和Lambda表达式的定义，语法也有所区别。

-def function_name(parameter_list):

....function_suite

-lambda parameter_list: expression

应用场景分类

1. 适合使用函数

当需要长时间重复使用一段逻辑处理时候，比如输出日志、读取文件、时间控制等等。

当需要实现一些功能来减少重复代码的时候，比如字符串处理、数组遍历、列表分割等等。

当需要面向对象编程或者框架编程的时候，如Django或者Flask框架。

2. 适合使用Lambda表达式

用户排序、筛选、映射等操作。

Lambas适用于需要比单纯的功能运行更高效的情况下，比如需要执行一行代码而不需要额外的命名空间。

Python中一些内置函数中能使用Lambda表达式的定义，比如filter，map，reduce等等。

例子：

filter(function, sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将返回值为True的item组成一个List/String/Tuple（取决于sequence的类型）返回

这里用Lambda表达式简化了代码：

list(filter(lambda x: x > 0, data))

map(function, sequence)：对sequence中的item依次执行function，将返回值组成一个List返回

这里用Lambda表达式简化了代码：

list(map(lambda x: x * 2, data))

reduce(function, sequence[, initial])：对sequence中的item顺序迭代调用function，如果不给出initial， 次调用传递sequence的两个item，之后每次调用传递上次调用的结果和sequence的下一个item，如果给出initial， 次传递initial和sequence的 个item，之后……

总结：

Python函数和Lambda表达式可以根据实际情况进行选择。函数适用于需要较为复杂的操作，需要函数定义/注释，并需要在程序中重复调用的场合。Lambda表达式适用于一次性使用简单操作的场景。在Python中，两者可以相互转换和嵌套使用，这种灵活性使Python成为编程语言中 的之一。