Python 課程 – 函式式編程：深入瞭解 lambda 函式

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簡介

在 Python 中，函式式編程（Functional Programming） 為我們提供了一種宣告式、簡潔且可組合的程式設計風格。相較於傳統的命令式程式，函式式編程強調「資料不變」與「純函式」的概念，讓程式碼更易於測試、重構與平行化。

在這個單元，我們聚焦 lambda 函式——一種「匿名」的小型函式。它不需要使用 def 來命名，常與 map、filter、sorted、reduce 等高階函式搭配使用。掌握 lambda 後，你可以在資料處理、事件回呼、一次性運算等情境中寫出更精簡、更具可讀性的程式。

以下內容將從概念說明、實作範例、常見坑洞，到最佳實踐與實務應用，逐步帶領讀者從 初學者 進階到 中級開發者 的水平。

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核心概念

1. lambda 的語法與特性

lambda 參數列表: 表達式

• 匿名：不需要 def 產生函式名稱。
• 單行表達式：只能寫一個表達式，不能放多行敘述或 return。
• 即時產生：通常直接作為參數傳遞給其他函式，或賦值給變數以供稍後使用。

範例：最簡單的加法 lambda

add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 5))   # 8

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2. 為什麼要使用 lambda？

場景	使用 lambda 的好處
一次性運算	不必額外定義命名函式，減少程式碼量。
高階函式	與 map、filter、sorted 等搭配，可在一行內完成資料轉換或排序條件。
回呼函式	GUI、網路框架常需要傳入簡短的處理函式，lambda 可保持程式結構的緊湊。

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3. 常見的 lambda 應用範例

3.1 map + lambda：批量轉換

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 把每個數字平方
squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squared)   # [1, 4, 9, 16, 25]

說明：map 會把 lambda x: x ** 2 套用到 numbers 的每個元素，回傳一個 iterator，使用 list() 轉成清單方便觀察。

3.2 filter + lambda：條件篩選

words = ["apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry"]

# 只保留長度大於 5 的字串
long_words = list(filter(lambda w: len(w) > 5, words))
print(long_words)   # ['banana', 'cherry', 'elderberry']

說明：filter 會把符合 lambda w: len(w) > 5 條件的元素留下。

3.3 sorted + lambda：自訂排序鍵

students = [
    {"name": "Alice", "score": 88},
    {"name": "Bob",   "score": 95},
    {"name": "Cathy", "score": 78},
]

# 依成績由高到低排序
sorted_students = sorted(students, key=lambda s: s["score"], reverse=True)
print(sorted_students)
# [{'name': 'Bob', 'score': 95}, {'name': 'Alice', 'score': 88}, {'name': 'Cathy', 'score': 78}]

說明：key 參數接受一個函式，lambda s: s["score"] 會回傳每筆資料的分數作為排序依據。

3.4 reduce（functools.reduce）+ lambda：累積運算

from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 計算所有元素的乘積
product = reduce(lambda a, b: a * b, numbers)
print(product)   # 120

說明：reduce 會把序列兩兩相乘，最終得到累積結果。這裡的 lambda 只做單純的二元運算。

3.5 事件回呼：GUI 按鈕的即時處理

import tkinter as tk

root = tk.Tk()
root.title("Lambda Demo")

counter = 0

def make_button():
    global counter
    btn = tk.Button(root, text=f"點我 {counter}", 
                    command=lambda: on_click(counter))
    btn.pack(padx=10, pady=5)
    counter += 1

def on_click(idx):
    print(f"按下第 {idx} 個按鈕！")

for _ in range(3):
    make_button()

root.mainloop()

說明：每個按鈕的 command 參數接收一個 lambda，將當前的 counter 值「閉包」進去，使得每個按鈕都有自己的識別編號。

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常見陷阱與最佳實踐

陷阱	風險	解決方案
過度嵌套	多層 lambda 會讓程式碼難以閱讀。	只在簡單、一次性場景使用；複雜邏輯請改寫成具名函式。
副作用	lambda 仍可執行有副作用的語句（例如修改全域變數），破壞「純函式」概念。	儘量保持 無副作用，只返回計算結果。
可讀性	使用過長的表達式會降低可讀性。	把長表達式拆成多行或改用 def；使用有意義的變數名稱。
捕捉迴圈變數	在迴圈裡建立 lambda 時，容易產生「閉包捕捉最後一次值」的問題。	使用 default argument 或 functools.partial 來固定當前值。
除錯困難	lambda 沒有名稱，Traceback 只能顯示 <lambda>，不易定位錯誤。	若需要除錯，先將 lambda 抽成具名函式，或在 lambda 前加入 # noqa 註解說明。

最佳實踐小結

1. 保持單行、單一任務：lambda 應只做一件事，且寫在一行內。
2. 適度使用：在 map、filter、sorted 等高階函式中使用最為自然，避免在主流程中過度堆砌。
3. 命名重要：若 lambda 需要在多處被呼叫，請改寫為具名函式，以提升可維護性。
4. 善用 functools：partial、wraps 等工具可以讓 lambda 更靈活且不失可讀性。
5. 測試與文件：即使是簡短的 lambda，也建議寫單元測試，並在程式碼旁加入說明註解。

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實際應用場景

1. 資料清理與轉換

   • 在 ETL（Extract‑Transform‑Load）流程中，使用 map(lambda x: x.strip().lower(), raw_strings) 快速清理字串。

2. API 回傳結果的排序

   • 從外部 API 取得商品清單後，使用 sorted(data, key=lambda d: d["price"]) 即可依價格排序。

3. 即時事件處理

   • 在 Web 框架（如 Flask）裡，使用 app.route('/ping')(lambda: 'pong') 直接回傳固定字串。

4. 機器學習特徵工程

   • 用 map(lambda row: row[:2] + [row[2] * 100], dataset) 在特徵向量中即時調整尺度。

5. 多執行緒／多進程的映射

   • concurrent.futures.ThreadPoolExecutor().map(lambda x: heavy_compute(x), items)，將 lambda 作為輕量的任務描述傳遞。

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總結

• lambda 是 Python 中的匿名函式，提供 快速、簡潔 的寫法，特別適合與高階函式（map、filter、sorted、reduce）結合。
• 正確使用 lambda 可以 減少樣板程式碼、提升 可讀性，但過度或不恰當的使用會帶來 維護負擔。
• 透過本文的概念說明、實作範例、陷阱辨識與最佳實踐，你應該已能在日常開發中自如地運用 lambda，從 資料處理、事件回呼 到 演算法實作 都能受益。

持續練習、善用測試與文件，讓 lambda 成為你函式式編程工具箱中可靠且高效的一員吧！ 🚀