在 Python 中，函数和方法都是代码的基本单元，用于封装和执行特定的任务。它们之间有一些重要的区别，而 lambda 匿名函数则是 Python 提供的一种简洁定义小型函数的方法。

全网最适合入门的面向对象编程教程：49 Python 函数方法与接口-函数与方法的区别和 lamda 匿名函数

摘要：

在 Python 中，函数和方法都是代码的基本单元，用于封装和执行特定的任务；它们之间有一些重要的区别，而 lambda 匿名函数则是 Python 提供的一种简洁定义小型函数的方法。

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文档和代码获取：

可访问如下链接进行对文档下载：

https://github.com/leezisheng/Doc

本文档主要介绍如何使用 Python 进行面向对象编程，需要读者对 Python 语法和单片机开发具有基本了解。相比其他讲解 Python 面向对象编程的博客或书籍而言，本文档更加详细、侧重于嵌入式上位机应用，以上位机和下位机的常见串口数据收发、数据处理、动态图绘制等为应用实例，同时使用Sourcetrail 代码软件对代码进行可视化阅读便于读者理解。

相关示例代码获取链接如下：https://github.com/leezisheng/Python-OOP-Demo

正文

函数和方法

函数是封装了一些独立的功能，可以直接调用，能将一些数据（参数）传递进去进行处理，然后返回一些数据（返回值），也可以没有返回值。可以直接在模块中进行定义使用。 所有传递给函数的数据都是显式传递的。

方法和函数类似，同样封装了独立的功能，但是方法是只能依靠类或者对象来调用的，表示针对性的操作。方法中的数据 self 和 cls 是隐式传递的，即方法的调用者，同时，方法可以操作类内部的数据。简单的说，函数在 python 中独立存在，可直接使用的，而方法是必须被别人调用才能实现的。

简单来说，与类和实例无绑定关系的 function 都属于函数；与类和实例有绑定关系的 function 都属于方法。

实际上，类的方法并不一定必须在类内实现，也可以在类内先声明而不具体实现，在类外部实现并给属性赋值（实现具体方法）。示例代码如下：

_# 定义Cat类_

class Cat:

def say(self):

print("I' m a cat")

cat1 = Cat()

_# 定义lie方法_

lie = lambda self: print("I' m a dog")

_# 添加lie方法_

Cat.lie = lie

_# 查看Cat类属性_

print(dir(Cat))

cat1.lie()

如下为运行结果，可以看到已经成功给 Cat 类添加了 lie 方法。

lamda 函数/匿名函数

lambda 函数是一种小型、匿名的、内联函数，它可以具有任意数量的参数，但只能有一个表达式。匿名函数不需要使用 def 关键字定义完整函数。lambda 函数通常用于编写简单的、单行的函数，通常在需要函数作为参数传递的情况下使用，例如在 map()、filter()、reduce()等函数中。

lambda 语法格式：

lambda arguments: expression

lambda 表达式的参数:

• lambda 是 Python 的关键字，用于定义 lambda 函数
• arguments 是参数列表，可以包含零个或多个参数，但必须在冒号(:)前指定
• expression 是一个表达式，用于计算并返回函数的结果

以下实例使用 lambda 创建匿名函数，函数参数 a 与 b 相乘，并返回结果：

x = lambda a, b : a * b

print(x(5, 6))

lambda 函数也可以与内置函数如 map()、filter()和 reduce()一起使用，以便在集合上执行操作。

例如与 map()函数配合实现一个列表的平方运算，map()函数的原型是 map(function,iterable,……)，它的结果是返回一个列表，这个函数的意义是将 function 应用于 iterable 的每一个元素，结果以列表的形式返回。

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

squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))

print(squared)

或者与 filter 函数配合，对列表中元素进行筛选。filter()函数能够从可迭代对象（如字典、列表）中筛选某些元素，并生成一个新的迭代器。filter(function, iterable)函数会返回一个可迭代的 filter 对象，可以使用 list()函数将其转化为列表，这个列表包含过滤器对象中返回的所有的项。在下面的例子中，我们将列表中的偶数项筛选了出来：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

print(even_numbers)

或是与 reduce()函数进行运算，reduce()函数会对参数序列中元素进行累积。reduce(function, iterable[, initializer])将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。

from functools import reduce

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

_# 使用 reduce() 和 lambda 函数计算乘积_

product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)

print(product)