关于Python中的lambda，这篇阅读量10万+的文章可能是你见过的最完整的讲解

lambda是Python编程语言中使用频率较高的一个关键字。那么，什么是lambda？它有哪些用法？网上的文章汗牛充栋，可是把这个讲透的文章却不多。这里，我们通过阅读各方资料，总结了关于Python中的lambda的“一个语法，三个特性，四个用法，一个争论”。欢迎阅读和沟通(个人微信: fibona007)。

由于文章是从我的公众号上复制过来的，因此排版不整齐，但是内容绝对充实，欢迎关注公众号[测试不将就]，阅读原文

一个语法

在Python中，lambda的语法是唯一的。其形式如下：

lambda argument_list: expression

其中，lambda是Python预留的关键字，argument_list和expression由用户自定义。具体介绍如下。

1. 这里的argument_list是参数列表，它的结构与Python中函数(function)的参数列表是一样的。具体来说，argument_list可以有非常多的形式。例如：

a, b
a=1, b=2
*args
**kwargs
a, b=1, *args
空
......

2. 这里的expression是一个关于参数的表达式。表达式中出现的参数需要在argument_list中有定义，并且表达式只能是单行的。以下都是合法的表达式：

1
None
a + b
sum(a)
1 if a >10 else 0
......

3. 这里的lambda argument_list: expression表示的是一个函数。这个函数叫做lambda函数。

三个特性

lambda函数有如下特性：

lambda函数是匿名的：所谓匿名函数，通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。
lambda函数有输入和输出：输入是传入到参数列表argument_list的值，输出是根据表达式expression计算得到的值。
lambda函数一般功能简单：单行expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑，只能完成非常简单的功能。由于其实现的功能一目了然，甚至不需要专门的名字来说明。

下面是一些lambda函数示例：

lambda x, y: x*y；函数输入是x和y，输出是它们的积x*y
lambda:None；函数没有输入参数，输出是None
lambda *args: sum(args); 输入是任意个数的参数，输出是它们的和(隐性要求是输入参数必须能够进行加法运算)
lambda **kwargs: 1；输入是任意键值对参数，输出是1

四个用法

由于lambda语法是固定的，其本质上只有一种用法，那就是定义一个lambda函数。在实际中，根据这个lambda函数应用场景的不同，可以将lambda函数的用法扩展为以下几种：

将lambda函数赋值给一个变量，通过这个变量间接调用该lambda函数。

例如，执行语句add=lambda x, y: x+y，定义了加法函数lambda x, y: x+y，并将其赋值给变量add，这样变量add便成为具有加法功能的函数。例如，执行add(1,2)，输出为3。
将lambda函数赋值给其他函数，从而将其他函数用该lambda函数替换。

例如，为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock)，我们可以在程序初始化时调用：time.sleep=lambda x:None。这样，在后续代码中调用time库的sleep函数将不会执行原有的功能。例如，执行time.sleep(3)时，程序不会休眠3秒钟，而是什么都不做。

3. 将lambda函数作为其他函数的返回值，返回给调用者。

函数的返回值也可以是函数。例如return lambda x, y: x+y返回一个加法函数。这时，lambda函数实际上是定义在某个函数内部的函数，称之为嵌套函数，或者内部函数。对应的，将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。内部函数能够访问外部函数的局部变量，这个特性是闭包(Closure)编程的基础，在这里我们不展开。

4. 将lambda函数作为参数传递给其他函数。

部分Python内置函数接收函数作为参数。典型的此类内置函数有这些。

filter函数。此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。例如filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3])指定将列表[1,2,3]中能够被3整除的元素过滤出来，其结果是[3]。
sorted函数。此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。例如sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]按照元素与5距离从小到大进行排序，其结果是[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]。
map函数。此时lambda函数用于指定对列表中每一个元素的共同操作。例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1，其结果[2, 3, 4]。
reduce函数。此时lambda函数用于指定列表中两两相邻元素的结合条件。例如reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])将列表 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来，其结果是'1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'。

另外，部分Python库函数也接收函数作为参数，例如gevent的spawn函数。此时，lambda函数也能够作为参数传入。

一个争议

事实上，关于lambda在Python社区是存在争议的。Python程序员对于到底要不要使用lambda意见不一致。

支持方认为使用lambda编写的代码更紧凑，更“pythonic”。
反对方认为，lambda函数能够支持的功能十分有限，其不支持多分支程序if...elif...else...和异常处理程序try ...except...。并且，lambda函数的功能被隐藏，对于编写代码之外的人员来说，理解lambda代码需要耗费一定的理解成本。他们认为，使用for循环等来替代lambda是一种更加直白的编码风格。

关于lambda的争执没有定论。在实际中，是否使用lambda编程取决于程序员的个人喜好。

以上就是我们总结的关于Python中的lambda的“一个语法，三个特性，四个用法，一个争论”。如有纰漏之处，欢迎批评指正。

作者：软件工程专家/全栈测试开发/技术写作者，欢迎添加作者微信(fibona007)交流。欢迎微信关注个人公号"测试不将就"(ID: awesometest)，我们一起探讨高质量软件养成之道。