python lambda表达式

所谓简洁之道：从 def 到 lambda 的思考

我们或多或少地接触过 Python 中的一些高阶函数，比如 map、filter 等。这些函数的一大特点是它们接受另一个函数作为参数，从而实现非常灵活的功能。在调用这类函数时，我经常面临一个不大不小的困扰：有时候，我们需要传入的那个函数功能极其简单，简单到专门用 def 去定义一个完整的函数都显得有些“小题大做”。

举个例子，假设我们有一个列表，需要筛选出其中的所有奇数。按照最常规的思路，我可能会先定义一个判断奇偶的函数：

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

然后，将这个函数传递给 filter：

a = [1, 3, 5, 6]
result = list(filter(is_odd, a))
# result 的值为 [1, 3, 5]

这个过程虽然清晰，但总让人觉得有些冗余。is_odd 这个函数名本身需要我们去构思，而且它很可能在这段代码之外再无用武之地，却“污染”了当前的命名空间。每当遇到这种场景，我就不禁思考：有没有一种更为轻量级的方式，可以让我们“就地”定义并使用这种一次性的简单函数呢？

答案是肯定的，这便是 Python 提供的 lambda 表达式，它也被称为“匿名函数”。所谓“匿名”，正是因为它无需像 def 那样拥有一个明确的名称。

我们不妨先来看看它的基本形态，根据官方文档 的描述，其语法相当凝练：

lambda parameters: expression

lambda 是关键字，后面紧跟着函数的参数列表，冒号之后则是一个单一的表达式。这个表达式的计算结果，就是该匿名函数的返回值。这里的“单一表达式”是一个核心限制，它意味着 lambda 函数的函数体不能包含复杂的语句，比如赋值、循环等，这也决定了它主要用于那些逻辑简单的场景。

现在，我们用 lambda 来重写刚才的筛选奇数问题。

a = [1, 3, 5, 6]
result = list(filter(lambda x: x % 2 == 1, a))

可以看到，我们直接在 filter 函数的调用处，通过 lambda x: x % 2 == 1 定义了一个匿名函数。这个函数接受一个参数 x，并返回表达式 x % 2 == 1 的布尔值。整个过程一气呵成，省去了 def 函数的定义和命名环节，代码显得更为紧凑和直接。这跟我们的直觉认知是相符的：当函数的逻辑简单到可以用一行表达式说清楚时，就应该用一行代码来解决它。

我认为，lambda 表达式的精髓不在于它提供了某种全新的功能，而在于它提供了一种更优雅、更符合“懒人哲学”的表达方式。在配合 map、reduce、filter 这类高阶函数使用时，它能极大地提升代码的可读性和“Pythonic”程度，让我们更专注于数据处理的逻辑本身，而不是被函数定义的细枝末节所干扰。

当然，lambda 只是 Python 函数式编程范式中的冰山一角。当我们习惯了这种简洁的表达后，或许会对函数式编程产生更浓厚的兴趣，但这便是后话了。