python匿名函数优点 python3匿名函数

匿名函数的好处与作用

匿名函数：定义时未定义函数的名称

闭包： 创建时封装周围状态的函数，及时周围的环境不存在了，闭包中的状态还会存在

从理论上讲 匿名函数和闭包属于两种概念，PHP中视为相同

1.非匿名函数在定义时就创建函数对象和作用域对象。以后及时未调用，也占空间

2.匿名函数只有在调用时，才会创建函数对象和作用域对象。调用完后立即释放，节省内存。适合做回调函数

相关问答

Q1: Python中的匿名函数——lambda函数

在Python中，lambda函数是一个简单的匿名函数。该函数没有函数名，它可以有多个参数，但函数只由一个表达式构成。

lambda函数具体的格式如下：

lambda 参数 : 表达式

其中, lambda 是关键字， 参数 是函数的参数，可以有0至多个。冒号后面是表达式，也是该函数中的唯一的表达式，lambda函数会返回该表达式的返回值。

我们来看一个具体的例子。

在上述代码中，number1, number2是lambda函数的参数，number1**2+number**2是函数的表达式，该函数返回number1, number2两个数的平方和。

上述代码创建了一个lambda函数后将其赋值给变量sum_square, 在print函数中通过sum_square来调用这个lambda函数。

上述的lambda函数完全可用标准的函数来实现，我们可以将上述代码改写成下面的代码。

在代码中，定义了函数sum_square，该函数包含两个参数，并执行一条语句并将该语句的执行结果作为函数返回值。通过上述代码可以帮助我们更直观地理解lambda函数。

lambda函数的可读性较差，那么为什么要有这样奇怪的匿名函数呢？这个要从lambda的使用场合说起。我们来看下面的代码。

上述代码定义了一个数值列表，调用python的内置函数filter来生成一个新的迭代器。 filter函数的第一个参数为一个函数，用于决定过滤的方法；第二个参数为一个可迭代的对象如列表、集合等。filter函数返回一个新的迭代器, 用于获得满足第一个函数为真的所有元素。在上述代码中，我们给filter传递的第一个参数是一个匿名函数：lambda number:number%3==0， 该函数在一个数整除3时为True，否则为False. filter函数会创建一个新的迭代器，通过调用上述匿名函数来判断该元素是否满足条件,得到所有3的倍数的数。

当然，上述代码也可以使用正常的函数方式来实现,如下所示：

我们可以看到，所有匿名函数的功能都可以通过标准函数来实现。匿名函数常在调用其它函数（如filter, map等）时作为参数使用。使用匿名函数可以使代码更为精简。匿名函数主要用于完成简单的任务，如果匿名函数过于复杂，会导致可读性较差，调试起来也比较困难，因此，强烈不建议使用lambda写天书般的代码。总之，要根据实际情况决定是否使用匿名函数。

Q2: 什么是lambda函数？它有什么好处?

编程中提到的 lambda 表达式，通常是在

需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数

...return x*2

...f(3)6

g = lambda x: x*2g(3)6

(lambda x: x*2)(3)61、这是一个lambda函数，它完成同上面普通函数相同的事情。注意这里的简短的语法；没有小括号，

return是默认的，并且函数没有名字，只有将它赋值给变量的变量名。

2、你甚至可以不将lambda函数赋值给一个变量而使用它。这不是举世无双的东西，它只是展示了 lambda 函数只是一个内联函数。

3、lambda函数是风格问题。不一定非要使用它们，任何能够使用它们的地方，都可以定义一个分离的普通的函数，用它来替换。我将它们用在需要封装特殊的，非重用的代码上，用许多小的一行函数不会弄乱我的代码。

4、总之，

lambda函数是一个可以接收任意多个参数(包括可选参数)并且返回单个表达式值的函数。

lambda函数不能包含命令，它们所包含的表达式不能超过一个。不要试图向lambda函数中塞入太多的东西；如果你需要更复杂的东西，应该定义一个普通函数，然后想让它多长就多长。

顺便这里有几件事情需要注意。首先，我们使用了and-or技巧的简单形式，没问题，因为一个lambda函数在一个布尔环境下

总为真。(这并不意味着lambda函数不能返回假值。函数本身总是为真，它的返回值可以为任何值。)

Q3: python 中的匿名函数

当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。

在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：

 map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：

def f(x):

 return x * x

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：

 f = lambda x: x * x

 f

function lambda at 0x10453d7d0

 f(5)

25

同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：

def build(x, y):

 return lambda: x * x + y * y

小结

Python对匿名函数的支持有限，只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。

希望能帮到你！

Q4: 匿名函数的好处

匿名函数出现在 matlab 中。它是matlab中定义的一种函数形式。

匿名函数的作用（好处）：匿名函数的作用：主要实现自己定义matlab中的函数，从而扩大函数的使用功能。

函数简介：匿名函数不以文件形式驻留在文件夹上；他的生成方式最简捷，可在指令窗或任何函数体内通过指令直接生成。

和内联函数（inline）相比，匿名函数的优越性在于可以直接使用workspace中的变量，不必申明，非常适合嵌入到M文件中。

%例10-25 匿名函数举例。

%本例列举3个匿名函数的例子，分别有0个、1个和两个输入参数。

%首先介绍没有输入参数的匿名函数，只需用空格代替arglist即可。例如，编写求解当前时间的匿名函数如下所示。

t = @() datestr(now);

t() %函数的调用

ans =

14-Sep-2004 20:22:50

%值得注意的是，调用该函数时，括号不能省略，否则， MATLAB 7.1将对程序不予计算，如下所示。

t

t =

@() datestr(now)

%再介绍有一个输入参数的匿名函数，该函数用于求所输入参数的平方，编制并运行程序如下所示。

sqr = @(x) x.^2

sqr =

@(x) x.^2

sqr(12)

ans =

144

%最后介绍有两个输入参数的匿名函数，用户可以由此推导有多个参数的匿名函数，编制并运行程序如下所示。

sumAxBy = @(x, y) (14*x + 41*y)

sumAxBy =

@(x, y) (14*x + 41*y)

sumAxBy(3,7)

ans =

329

注意这些定义过程，其中@这个标志符是很重要的。

Q5: Python其实很简单 第十二章 函数与变量的作用域

在前面已经多次提到函数这个概念python匿名函数优点，之所以没有解释什么是函数python匿名函数优点，是因为程序中的函数和数学中的函数差不多，如input()、range()等都是函数，这些都是Python的标准函数，直接使用就可以了。根据需要，用户也可以自定义函数。

12.1 函数

函数的结构：

def 函数名(参数)：

函数体

return 返回值

例如：数学中的函数f(x)=2x+5在Python中可以定义如下：

def f(x):

y=2*x+5

return(y)

如果x取值为3，可以使用如下语句调用函数：

f(3)

下面给出完整的程序代码：

def f(x):

y=2*x+5

return(y)

res=f(3)

print(res)

运行结果：11

如上例中的x是函数f(x)的参数，有时也被称为形式参数（简称形参），在函数被调用时，x被具体的值3替换y就是函数的返回值，这个值3也被称为实际参数（简称实参）。

上例中的y是函数f(x)的返回值。并不是所有的函数都有参数和返回值。如下面的函数：

def func():

print('此为无参数传递、无返回值的函数')

func()

输出结果：此为无参数传递、无返回值的函数

可以看出，该函数func()无参数，故调用时不用赋给参数值。

函数也可以有多个参数，如f(x,y)=x²+y²，可用Python语言定义如下：

def f(x,y):

z=x**2+y**2

return z

print(f(2,3)) #调用函数f(x,y)

输出结果：13

也可以通过直接给参数列表中的参数赋值的方法，为参数添加默认值，如果用户赋予参数值，则按照用户赋值执行，否则使用默认值。例如：

def f(x,y=3):

z=x**2+y**2

return z

若调用时参数列表为（2,1），即x赋值为2，y赋值为1：

print(f(2,1))

输出结果为：5

若调用时参数列表为（2），即x赋值为2，y赋值省缺，则y使用默认值：

print(f(2))

输出结果为：13

回调函数，又称函数回调，是将函数作为另一函数的参数。

例如：

def func(fun,m,n):

fun(m,n)

def f_add(m,n):

print('m+n=',m+n)

def f_mult(m,n):

print('m*n=',m*n)

func(f_add,2,3)

func(f_mult,2,3)

输出结果：

m+n= 5

m*n= 6

在f_add(m,n)和f_mult(m,n)被定义前，func(fun,m,n)中的fun(m,n)就已经调用了这两个函数，即“先调用后定义”，这也是回调函数的特点。

如果无法预知参数的个数，可以在参数前面加上*号，这种参数实际上对应元组类型。譬如，参会的人数事先不能确定，只能根据与会人员名单输入：

def func(*names):

print('今天与会人员有：')

for name in names:

print(name)

func('张小兵','陈晓梅','李大海','王长江')

运行后，输出结果为：

今天与会人员有：

张小兵

陈晓梅

李大海

王长江

参数为字典类型，需要在参数前面加上**号。

def func(**kwargs):

for i in kwargs:

print(i,kwargs[i])

func(a='a1',b='b1',c='c1')

输出结果为：

a a1

b b1

c c1

一个有趣的实例：

def func(x,y,z,*args,**kwargs):

print(x,y,z)

print(args)

print(kwargs)

func('a','b','c','Python','is easy',py='python',j='java',ph='php')

输出结果：

a b c # 前三个实参赋给前三个形参

('Python', 'is easy') # *args接收元组数据

{'py': 'python', 'j': 'java', 'ph': 'php'} # **kwargs接收字典数据

12.2 变量的作用域

变量的作用域即变量的有效范围，可分为全局变量和局部变量。

局部变量

在函数中定义的变量就是局部变量，局部变量的作用域仅限于函数内部使用。

全局变量

在主程序中定义的变量就是全局变量，但在函数中用关键字global修饰的变量也可以当做全局变量来使用。

全局变量的作用域是整个程序，也就是说，全局变量可以在整个程序中可以访问。

下面通过实例去讨论：

程序1：

a=1 # a为全局变量

def a_add():

print('a的初值：',a) # 在函数中读取a的值

a_add() # 调用函数a_add()

a+=1 # 主程序语句，a增加1

print('a现在的值是：',a) # 主程序语句，读取a的值

运行结果：

a的初值： 1

a现在的值是： 2

这个结果和python匿名函数优点我们想象的一样，全局变量a既可以在主程序中读取，也可以在子程序（函数）中读取。

程序2：

a=1

def a_add():

a+=1

print('a的初值：',a)

a_add()

print('a现在的值是：',a)

运行程序1时出现如下错误提示：

UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment

意思是：局部变量'a'在赋值之前被引用。

从语法上来讲，该程序没有错误。首先定义了一个全局变量a并赋值为1，又定义了一个函数a_add()，函数内的语句a+=1就是出错的根源，虽然我们的初衷是想让全局变量a的值增加1，但从错误提示看，这个语句中的a并不是全局变量，而是局部变量。看来，在函数中读取全局变量的值是没有问题的（在程序1中已经得到了验证），但要在函数中改变全局变量的值是不行的（在程序2的错误提示a+=1中的a 是局部变量，而非全局变量）。

怎样解决这个问题？

程序3：

a=1

def a_add(x):

x+=1

return x

print('a的初值：',a)

a=a_add(a)

print('a现在的值是：',a)

运行结果：

a的初值： 1

a现在的值是： 2

结果的确是正确的，但在函数a_add(x)中没有调用变量a（没有出现变量a）。

程序4：

a=1

def a_add(a):

a+=1

return a

print('a的初值：',a)

a=a_add(a)

print('a现在的值是：',a)

运行结果：

a的初值： 1

a现在的值是： 2

对比程序4和程序3不难发现，其实程序4只是简单的把函数的参数x变成了a，这个a的实质和程序3中的x还是一样的。这进一步证实，函数中的a是局部变量，与主程序的全局变量a有着本质的区别。

程序5：

a=1

def a_add():

global a

a+=1

print('a的初值：',a)

a_add()

print('a现在的值是：',a)

运行结果：

a的初值： 1

a现在的值是： 2

程序5和程序2相比较，仅仅是在函数中添加了一个定义“global a”，此时的局部变量a就可以当做全局变量使用，由于它和全局变量a同名，自然也就不用区分a究竟是全局变量还是局部变量了，在主程序和该函数内都可以访问、修改变量a的值了。

虽然使用global可使变量使用起来非常方便，但也容易引起混淆，故在使用过程中还是谨慎为好。

12.3 函数的递归与嵌套

递归，就是函数调用它自身。递归必须设置停止条件，否则函数将无法终止，形成死循环。

以计算阶乘为例：

def func(n):

if n==1:

return 1

else:

return n*func(n-1) #func( )调用func( )

print(func(5))

运行结果为：120

嵌套，指在函数中调用另外的函数。这是程序中常见的一种结构，在此不再赘述。

匿名函数

Python中可以在参数前加上关键字lambda定义一个匿名函数，这样的函数一般都属于“一次性”的。

例如：

程序1：这是一个常规的函数定义和调用。

def f_add(x,y):

return x+y

print(f_add(2,3))

输出结果：5

程序2：使用lambda定义匿名函数。

f_add=lambda x,y:x+y

print(f_add(2,3))

输出结果：5

从上面的代码可以看出，使用lambda仅仅减少了一行代码。f_add=lambda x,y:x+y中的f_add不是变量名，而是函数名。程序1和程序2的print( )语句中的参数都是一样的——调用函数f_add( )。所以，匿名函数并没有太多的优点。

关于python匿名函数优点和python3匿名函数的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。