Python Lambda 與高階函式（Higher-Order Functions） | Python
2026/04/24
在 Python 中，函式是一等公民（First-Class Citizen），可以像變數一樣被傳遞與回傳。Lambda 匿名函式讓你用一行就能定義簡短函式，而 高階函式（Higher-Order Functions） 如
map()、filter()和sorted()則能接受函式作為參數，讓程式碼更加簡潔。
Lambda 匿名函式
Lambda 是不需要 def 定義名稱的匿名函式，語法為 lambda 參數: 表達式，只能包含一個表達式並自動回傳結果：
square = lambda x: x ** 2
print(square(5)) # 輸出：25
add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 4)) # 輸出：7
Lambda 適合用在需要簡短函式且只使用一次的場景。如果邏輯較複雜，建議使用 def 定義具名函式以提升可讀性。
map() 函式
map() 會將指定的函式套用到可迭代物件（Iterable）的每一個元素上，回傳一個新的迭代器：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squared) # 輸出：[1, 4, 9, 16, 25]
def to_celsius(f):
return round((f - 32) * 5 / 9, 1)
celsius = list(map(to_celsius, [98.6, 212, 32]))
print(celsius) # 輸出：[37.0, 100.0, 0.0]
filter() 函式
filter() 會根據條件函式過濾元素，只保留讓函式回傳 True 的元素：
numbers = [1, -2, 3, -4, 5, -6]
positives = list(filter(lambda x: x > 0, numbers))
print(positives) # 輸出：[1, 3, 5]
words = ["hello", "", "world", "", "python"]
non_empty = list(filter(None, words))
print(non_empty) # 輸出：['hello', 'world', 'python']
sorted() 與 key 參數
sorted() 的 key 參數接受一個函式來決定排序依據，這是 Lambda 最常見的應用場景：
words = ["python", "is", "a", "great", "language"]
print(sorted(words, key=lambda w: len(w)))
# 輸出：['a', 'is', 'great', 'python', 'language']
students = [
{"name": "Alice", "score": 85},
{"name": "Bob", "score": 92},
{"name": "Charlie", "score": 78},
]
by_score = sorted(students, key=lambda s: s["score"], reverse=True)
for s in by_score:
print(f'{s["name"]}: {s["score"]}')
# 輸出：Bob: 92, Alice: 85, Charlie: 78
閉包（Closure）
閉包（Closure）是指內部函式能「記住」外部函式的變數，即使外部函式已經執行完畢：
def multiplier(n):
def multiply(x):
return x * n
return multiply
double = multiplier(2)
triple = multiplier(3)
print(double(5)) # 輸出：10
print(triple(5)) # 輸出：15
functools.reduce()
functools.reduce() 會對元素進行累積運算，逐步合併為一個值：
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda a, b: a * b, numbers)
print(product) # 輸出：120
總結
Lambda 匿名函式與高階函式是 Python 函式式程式設計的核心工具。map() 用於轉換元素、filter() 用於過濾元素、sorted() 搭配 key 可靈活排序，而閉包（Closure）讓函式能攜帶狀態。合理運用這些工具能讓程式碼更簡潔，但過於複雜的邏輯仍建議使用具名函式或串列推導式來實現。
Lambda 與高階函式建立在函式基礎之上，建議先閱讀 Python 函數（Functions）入門指南。許多高階函式的效果也能用串列推導式達成，可參考 Python 串列推導式教學。