python中lambda()的用法

关于“python中lambda()的用法”的完整攻略，我们可以从下面几个部分进行讲解：

1. Lambda表达式的基本语法和用法

Lambda表达式也叫做匿名函数，它可以用一行代码实现简单的功能。Lambda表达式的基本语法是: lambda arguments : expression。其中 arguments 是函数的参数，expression 是函数执行的代码。Lambda表达式通常与高阶函数结合使用，用于简化代码。

比如下面这个例子，定义了一个接收两个参数的 lambda 函数，并返回其中最大值：

max_val = lambda x, y: x if x > y else y
print(max_val(2, 5)) # 输出 5 

上面的代码使用 lambda 表达式定义了一个函数，然后直接调用这个函数并传入两个参数，得到最大值。

2. Lambda表达式在高阶函数中的使用

很多 Python 内置的高阶函数，例如 map()、filter()、reduce()，都可以和 Lambda 表达式一起使用。下面分别介绍这三个函数的使用例子：

2.1 map()函数

map() 函数接受一个函数和一个序列作为参数，将函数应用于每个元素，得到一个新序列。下面是一个使用 Lambda 表达式和 map() 函数的例子，将列表中的元素转换成整数类型：

lst = ['1', '2', '3', '4', '5']
nums = list(map(lambda x:int(x), lst))
print(nums) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]

2.2 filter()函数

filter() 函数接受一个函数和一个序列作为参数，将函数应用于每个元素，得到一个包含所有返回值为 True 的元素的新序列。下面是一个使用 Lambda 表达式和 filter() 函数的例子，将列表中的偶数元素过滤出来：

lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
evens = list(filter(lambda x:x%2==0, lst))
print(evens) # 输出 [2, 4, 6]

2.3 reduce()函数

reduce() 函数接受一个函数和一个序列作为参数，将函数应用于序列中的前两个元素，得到一个结果，再将这个结果和下一个元素继续应用函数，依次类推，得到一个最终结果。下面是一个使用 Lambda 表达式和 reduce() 函数的例子，求列表中所有元素的积：

from functools import reduce

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x,y:x*y, lst)
print(product) # 输出 120

总结

本文主要讲解了 Lambda 表达式在 Python 中的基本语法和用法，以及在高阶函数中的使用方法。Lambda 表达式可以让我们用一行代码实现简单的函数，用于简化代码。同时，Lambda 表达式和高阶函数结合使用，可以使代码更加简洁易读。