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Python 中的 lambda 表达式是一种简洁的匿名函数，适合快速定义简单逻辑的函数。它常用于需要函数作为参数的场景，如高阶函数、排序、过滤等。以下是 lambda 的典型应用场景及示例：
1. 基本语法
lambda 参数1, 参数2, ... : 表达式
特点：没有函数名，只能包含单个表达式，自动返回表达式结果。
对比普通函数：lambda x: x*2 等价于：
def double(x):return x * 22. 应用场景
场景 1：作为高阶函数的参数
当需要传递一个简单函数到 map(), filter(), reduce() 等函数时，lambda 非常便捷：
# 示例 1：对列表元素平方
nums = [1, 2, 3]
squared = list(map(lambda x: x**2, nums)) # [1, 4, 9]# 示例 2：过滤偶数
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums)) # # 示例 3：计算乘积（需导入 functools.reduce）
from functools import reduce
product = reduce(lambda a, b: a * b, nums) # 6场景 2：自定义排序规则
在 sorted() 或 list.sort() 中指定排序依据：
# 按字符串长度排序
words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
sorted_words = sorted(words, key=lambda x: len(x)) # ['date', 'apple', 'banana', 'cherry']# 按元组的第二个元素排序
pairs = [(1, 3), (4, 2), (5, 1)]
sorted_pairs = sorted(pairs, key=lambda x: x) # [(5, 1), (4, 2), (1, 3)]场景 3：快速定义回调函数
在 GUI 或事件驱动编程中简化代码：
# 示例：按钮点击事件（伪代码）
button.on_click(lambda event: print("Button clicked!"))场景 4：字典排序或默认值
在复杂数据结构中动态生成键或值：
# 按字典的值排序
data = {"a": 3, "b": 1, "c": 2}
sorted_items = sorted(data.items(), key=lambda item: item) # [('b', 1), ('c', 2), ('a', 3)]# 使用 defaultdict 设置默认值（值为 lambda 生成的列表）
from collections import defaultdict
d = defaultdict(lambda: ["默认值"])3. 注意事项
- 适用场景：仅适合简单逻辑，复杂逻辑应使用 def 定义函数。
- 可读性：避免过度嵌套或过长的 lambda，否则会降低代码可读性。
- 变量捕获：在循环中创建 lambda 时需注意变量作用域问题：
# 错误示例：所有 lambda 会捕获最终的 i 值
funcs = [lambda: i for i in range(3)]
print([f() for f in funcs]) # 输出 [2, 2, 2]# 修复方法：通过默认参数绑定当前值
funcs = [lambda x=i: x for i in range(3)]
print([f() for f in funcs]) # 输出 [0, 1, 2]4. 总结
使用 lambda 的场景：
- 需要临时定义简单函数（如排序、映射、过滤）。
- 函数逻辑仅包含单个表达式。
- 代码简洁性优先时（如回调函数）。
避免滥用：复杂逻辑或需要复用代码时，优先使用 def 定义命名函数。