Python高阶函数：深入理解lambda表达式与闭包

发布时间：2023-06-10 07:21:45

在Python中，函数是一等对象，因此可以将函数作为参数传递给其他函数。高阶函数则是接受函数作为参数并/或返回函数的函数。

在高阶函数中，Lambda表达式和闭包是两种非常常见的概念。下面将深入探讨这两个概念的使用方法和应用。

Lambda表达式

Lambda表达式是一种匿名函数，通常用于在函数内部定义一个简单的函数。在Python中，Lambda表达式使用“lambda”关键字定义，语法如下：

lambda argument_list: expression

其中，argument_list是包含参数的逗号分隔列表，expression是该Lambda函数的返回值。例如，要编写一个计算平方的Lambda函数，可以使用以下代码：

square = lambda x: x ** 2

该Lambda函数接受一个参数x，并返回x的平方。使用该函数计算3的平方，则可以使用以下代码：

print(square(3)) # 输出结果：9

在高阶函数中，Lambda表达式通常用于定义过滤器、映射、排序等操作的功能。

过滤器

要使用Lambda表达式过滤序列中的项目，可以使用Python的内置函数“filter()”。该函数接受一个函数和一个序列作为参数，并返回一个新序列，其中只包含满足该函数要求的序列元素。以下代码演示了如何使用Lambda表达式过滤序列：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

print(even_numbers) # 输出结果：[2, 4, 6, 8, 10]

在该示例中，使用了Lambda表达式，该表达式检查一个数字是否为偶数。然后使用过滤器函数过滤序列中的奇数，并将结果存储在新的变量“even_numbers”中。

映射

要使用Lambda表达式将序列中的元素映射到相应的值，可以使用Python的内置函数“map()”。该函数接受一个函数和一个序列作为参数，并返回一个新序列，其中包含应用该函数的元素。例如，以下代码展示了如何使用Lambda表达式将序列中的每个元素加1：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

result = list(map(lambda x: x + 1, numbers))

print(result) # 输出结果：[2, 3, 4, 5, 6]

在该示例中，Lambda函数接受一个数字，并返回该数字加1的结果。之后，使用映射函数将该Lambda函数应用于序列中的每个元素，并将结果存储在一个新变量“result”中。

排序

要使用Lambda表达式对序列进行排序，可以使用Python的内置函数“sorted()”。该函数接受一个序列和一个可选参数key，其中key是以Lambda函数形式传递的排序标准。例如，以下代码展示了如何使用Lambda表达式按逆序排序序列：

numbers = [5, 1, 3, 2, 4]

result= sorted(numbers, key=lambda x: -x)

print(result) # 输出结果：[5, 4, 3, 2, 1]

闭包

闭包是一个函数对象，该对象可以访问在定义函数时存在的某些变量，即使这些变量在函数调用时不再存在。在Python中，通过在函数中定义另一个函数来创建闭包，该函数可以访问外部函数的局部变量。以下是一个展示如何创建闭包的示例：

def outer_function(x):

def inner_function(y):

return x * y

return inner_function

multiply_by_2 = outer_function(2)

multiply_by_3 = outer_function(3)

print(multiply_by_2(4)) # 输出结果：8

print(multiply_by_3(4)) # 输出结果：12

在该示例中，inner_function是在outer_function中定义的，因此可以访问outer_function中的变量x。在返回inner_function时，outer_function的值已经消失，但是inner_function仍然可以访问它并执行计算。