Python Lambda 匿名函數
Lambda 是一種簡潔的匿名函數寫法，用於建立小型的一次性函數。
基本語法
lambda 參數: 表達式
# 一般函數
def square(x):
return x ** 2
# 等同的 lambda
square = lambda x: x ** 2
print(square(5)) # 25
Lambda 只能包含一個表達式，不能有多行語句或 return（表達式的結果就是回傳值）。
多個參數
add = lambda a, b: a + b
print(add(3, 5)) # 8
multiply = lambda x, y, z: x * y * z
print(multiply(2, 3, 4)) # 24
沒有參數
get_pi = lambda: 3.14159
print(get_pi()) # 3.14159
預設參數
greet = lambda name, greeting="Hello": f"{greeting}, {name}!"
print(greet("Alice")) # Hello, Alice!
print(greet("Bob", "Hi")) # Hi, Bob!
搭配內建函數使用
Lambda 最常見的用途是搭配需要函數參數的內建函數使用。
sorted() - 排序
# 按照字串長度排序
words = ["apple", "fig", "banana", "cherry"]
sorted_words = sorted(words, key=lambda x: len(x))
print(sorted_words) # ['fig', 'apple', 'banana', 'cherry']
# 按照字典的某個欄位排序
users = [
{"name": "Alice", "age": 25},
{"name": "Bob", "age": 30},
{"name": "Charlie", "age": 20}
]
sorted_users = sorted(users, key=lambda u: u["age"])
print(sorted_users)
# [{'name': 'Charlie', 'age': 20}, {'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}]
# 降冪排序
sorted_users = sorted(users, key=lambda u: u["age"], reverse=True)
filter() - 過濾
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 過濾出偶數
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(evens) # [2, 4, 6, 8, 10]
# 過濾出大於 5 的數字
greater = list(filter(lambda x: x > 5, numbers))
print(greater) # [6, 7, 8, 9, 10]
map() - 轉換
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 每個數字平方
squares = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squares) # [1, 4, 9, 16, 25]
# 轉換為字串
strings = list(map(lambda x: str(x), numbers))
print(strings) # ['1', '2', '3', '4', '5']
reduce() - 累積
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 計算總和
total = reduce(lambda acc, x: acc + x, numbers)
print(total) # 15
# 計算乘積
product = reduce(lambda acc, x: acc * x, numbers)
print(product) # 120
# 找出最大值
max_num = reduce(lambda a, b: a if a > b else b, numbers)
print(max_num) # 5
max() / min() - 自訂比較
# 找出最長的字串
words = ["apple", "fig", "banana"]
longest = max(words, key=lambda x: len(x))
print(longest) # banana
# 找出年齡最大的人
users = [
{"name": "Alice", "age": 25},
{"name": "Bob", "age": 30}
]
oldest = max(users, key=lambda u: u["age"])
print(oldest["name"]) # Bob
條件表達式
Lambda 可以包含條件表達式（三元運算子）：
# 判斷奇偶
check = lambda x: "even" if x % 2 == 0 else "odd"
print(check(4)) # even
print(check(5)) # odd
# 取絕對值
abs_val = lambda x: x if x >= 0 else -x
print(abs_val(-5)) # 5
print(abs_val(3)) # 3
Lambda vs 一般函數
何時使用 Lambda
- 簡單的一次性操作
- 作為函數參數（如
sorted、filter、map） - 程式碼簡單到只需一行
何時使用一般函數
- 需要多行程式碼
- 需要文件字串 (docstring)
- 會重複使用
- 邏輯複雜需要可讀性
# 適合用 lambda
sorted(items, key=lambda x: x.name)
# 不適合用 lambda（太複雜）
# lambda x: x if x > 0 else (0 if x == 0 else -x) # 難讀
# 改用一般函數
def sign(x):
if x > 0:
return 1
elif x == 0:
return 0
else:
return -1
實際範例
排序複雜資料
# 按多個條件排序
students = [
{"name": "Alice", "grade": 85, "age": 20},
{"name": "Bob", "grade": 90, "age": 22},
{"name": "Charlie", "grade": 85, "age": 21}
]
# 先按成績降冪，成績相同按年齡升冪
sorted_students = sorted(
students,
key=lambda s: (-s["grade"], s["age"])
)
for s in sorted_students:
print(s)
處理字串
# 移除字串前後空白並轉小寫
names = [" Alice ", "BOB", " Charlie"]
cleaned = list(map(lambda s: s.strip().lower(), names))
print(cleaned) # ['alice', 'bob', 'charlie']
快速建立字典
keys = ["a", "b", "c"]
values = [1, 2, 3]
# 用 zip 和 dict
d = dict(zip(keys, values))
# 用 map 和 lambda
d = dict(map(lambda kv: (kv[0], kv[1] * 2), zip(keys, values)))
print(d) # {'a': 2, 'b': 4, 'c': 6}
回呼函數
def process_data(data, callback):
return [callback(item) for item in data]
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用不同的處理方式
doubled = process_data(numbers, lambda x: x * 2)
squared = process_data(numbers, lambda x: x ** 2)
print(doubled) # [2, 4, 6, 8, 10]
print(squared) # [1, 4, 9, 16, 25]