Python中的lambda表达式和def有什么区别？

在Python中，`lambda`表达式和`def`关键字定义的普通函数有以下几个显著的区别：

1. **简洁性**：`lambda`是一种匿名函数，也被称为“小”函数，通常用于简短的操作，其语法更为紧凑，形式为 `lambda arguments: expression`。例如，`lambda x: x * x` 表示一个计算平方的函数。

   square = lambda x: x ** 2

而使用`def`需要完整地写出函数名称和代码块：

   def square(x):
       return x ** 2

2. **作用域**：`lambda`表达式的变量只存在于函数内部，不会污染全局命名空间。而`def`定义的函数则可以在整个作用域内访问外部变量。

3. **灵活性**：`lambda`更适合一次性、简单操作，如果需要复杂的逻辑或文档字符串，则应使用`def`来编写清晰易读的函数。

4. **可读性**：对于简单的功能，`lambda`可能更简洁，但复杂度增加时，使用`def`能提供更好的可维护性。

5. **调用方式**：`lambda`可以直接作为参数传递给其他函数，如排序函数`sorted()`；而`def`定义的函数需要先赋值给一个变量再调用。

numbers = [1, 4, 9]
sorted_numbers = sorted(numbers, key=lambda x: x)

相关问题

python中lambda表达式用法

Python中的lambda表达式是一种匿名函数，它可以在需要函数的地方定义一个简单的函数，而不必使用def关键字来定义一个函数。lambda表达式通常用于函数式编程中，可以作为参数传递给其他函数，或者作为返回值返回。

lambda表达式的语法格式为：lambda 参数列表: 表达式

其中，参数列表是用逗号分隔的形式，可以包含任意数量的参数，而表达式则是lambda函数的返回值。

例如，下面的lambda表达式定义了一个简单的函数，用于计算两个数的和：

lambda x, y: x + y

这个lambda函数接受两个参数x和y，并返回它们的和。可以将这个lambda函数作为参数传递给其他函数，例如：

def apply(func, x, y):
return func(x, y)

result = apply(lambda x, y: x + y, 2, 3)
print(result)

这个例子中，apply函数接受一个函数func和两个参数x和y，然后调用func函数并传递x和y作为参数。在这里，我们将lambda函数作为参数传递给apply函数，它将计算2和3的和并返回5。

总之，lambda表达式是一种简单而强大的工具，可以用于编写简单的函数或作为其他函数的参数。

python：lambda表达式

Python中的lambda表达式是一种简洁的、匿名的函数定义方式，它通常用于创建小型的、一次性的函数，无需使用`def`关键字定义完整的函数名和文档字符串。lambda表达式的语法如下：

lambda arguments: expression

- `arguments`: 函数参数，可以是一个或多个，用逗号分隔。
- `expression`: 一个单行表达式，该表达式的结果就是这个lambda函数的返回值。

使用lambda表达式的一般形式如下：

lambda argument1, argument2: expression

例如，如果你想定义一个简单的加法函数，通常你会这样写：

# 传统方式定义
def add(x, y):
    return x + y

# 使用lambda表达式定义
add_lambda = lambda x, y: x + y

Lambda表达式常用于排序、映射等需要快速定义简单功能的情况，比如在`sorted()`或`map()`函数中作为参数：

numbers = [1, 5, 3, 2]
sorted_numbers = sorted(numbers, key=lambda x: x)
squared_numbers = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))