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| short | sources/02_Anonymous_function.md |
02_Anonymous_function 总结
本文讲解 Python 中的匿名函数 lambda，重点说明它如何作为 sort() 的 key 回调函数，用于按自定义字段对列表元素排序。
核心内容
列表原地排序
Python 列表可以使用 sort() 方法进行原地排序：
s = [10, 1, 7, 3]
s.sort()
# [1, 3, 7, 10]
也可以通过 reverse=True 进行降序排序：
s.sort(reverse=True)
# [10, 7, 3, 1]
这类简单数值列表排序很直接，但当列表元素是字典或对象时，需要指定排序依据。
使用 key 函数排序
对于字典列表，例如股票组合数据：
{'name': 'IBM', 'price': 91.1, 'shares': 50}
如果要按股票名称排序，需要提供一个 key 函数：
def stock_name(s):
return s['name']
portfolio.sort(key=stock_name)
sort() 会对每个列表元素调用 stock_name()，并使用返回值作为排序依据。
这体现了 concepts/回调函数 的典型用法：调用者把一个函数传给另一个函数，由后者在合适时机调用它。
回调函数
文中指出，key 函数就是一种回调函数。sort() 方法会“回调”用户传入的函数，以获得每个元素的排序关键值。
这类函数通常有以下特点：
- 很短；
- 常常只包含一行逻辑；
- 往往只服务于一次操作；
- 不一定值得单独命名定义。
因此，Python 提供了 lambda 作为更简洁的写法。
lambda：匿名函数
lambda 可以创建一个未命名函数，用于计算单个表达式。例如：
portfolio.sort(key=lambda s: s['name'])
它等价于：
def stock_name(s):
return s['name']
portfolio.sort(key=stock_name)
但 lambda 更短，尤其适合这种只在当前调用中使用的小函数。
相关主题可整理为 lambda匿名函数、concepts/函数作为对象 和 高阶函数。
lambda 的限制
lambda 在 Python 中受到较强限制：
- 只能包含单个表达式；
- 不能包含语句；
- 不能写普通的
if、while等语句结构； - 最常见用途是作为
sort()、sorted()等函数的key参数。
因此，lambda 适合简单转换或字段提取，不适合复杂逻辑。复杂逻辑仍应使用普通 def 函数。
练习要点
Exercise 7.5：按字段排序
读取股票组合数据后，先定义普通函数：
def stock_name(s):
return s.name
再按股票名称排序：
portfolio.sort(key=stock_name)
该练习强调：sort() 不是直接比较整个对象，而是使用 key 函数返回的字段值进行比较。
Exercise 7.6：使用 lambda 按字段排序
可以使用 lambda 按持股数量排序：
portfolio.sort(key=lambda s: s.shares)
也可以按股票价格排序：
portfolio.sort(key=lambda s: s.price)
这些例子说明，lambda 可以把一次性的字段提取逻辑直接写在函数调用中，避免额外定义命名函数。
关键概念
- lambda匿名函数：用
lambda创建只包含单个表达式的匿名函数。 - concepts/回调函数：把函数传入另一个函数，由后者在执行过程中调用。
- 排序key函数：通过
key参数指定排序依据。 - 高阶函数：接收函数作为参数的函数，例如
sort(key=...)。 - concepts/函数作为对象：Python 中函数可以赋值、传参和作为返回值使用。
总结
本文的核心思想是：当需要对复杂数据结构排序时，可以通过 key 函数指定排序依据；如果这个函数逻辑很简单且只使用一次，就可以用 lambda 写成匿名函数，使代码更简洁。