匿名函数

用lambda关键词能创建小型匿名函数。这种函数得名于省略了用def声明函数的标准步骤。

lambda函数的语法只包含一个语句，如下：

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
# 如下实例：

    sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2

    # 调用sum函数
    print "Value of total : ", sum( 10, 20 )
    print "Value of total : ", sum( 20, 20 )
# 以上实例输出结果：

    Value of total :  30
    Value of total :  40

Lambda函数能接收任何数量的参数但只能返回一个表达式的值

匿名函数不能直接调用print，因为lambda需要一个表达式

应用场合

函数作为参数传递

# 1. 自己定义函数
>>> def fun(a, b, opt):
...     print "a =", a
...     print "b =", b
...     print "result =", opt(a, b)
...
>>> fun(1, 2, lambda x,y:x+y)
a = 1
b = 2
result = 3
# 2. 作为内置函数的参数

想一想，下面的数据如何指定按age或name排序？

stus = [
    {"name":"zhangsan", "age":18},
    {"name":"lisi", "age":19},
    {"name":"wangwu", "age":17}
]
# 按name排序：
>>> stus.sort(key = lambda x:x[‘name‘])
>>> stus
[{‘age‘: 19, ‘name‘: ‘lisi‘}, {‘age‘: 17, ‘name‘: ‘wangwu‘}, {‘age‘: 18, ‘name‘: ‘zhangsan‘}]
# 按age排序：
>>> stus.sort(key = lambda x:x[‘age‘])
>>> stus
[{‘age‘: 17, ‘name‘: ‘wangwu‘}, {‘age‘: 18, ‘name‘: ‘zhangsan‘}, {‘age‘: 19, ‘name‘: ‘lisi‘}]

map/reduce/filter　

from functools import reduce

# 1. map
# map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，
# 并把结果作为新的Iterator返回遍历序列，对序列中每个元素进行函数操作，最终获取新的序列

lis = [465, 133, 6, 461, 3, 12, 132]
ret = list(map(lambda x: x * x, lis))
print(ret)  # [216225, 17689, 36, 212521, 9, 144, 17424]

# 2. reduce
# reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，
# reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算

ret2 = reduce(lambda x,y:x * y,lis)
print(ret2)  # 812892659040

# 3. filter
# filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，
# filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素
ret3 = list(filter(lambda x:x % 2==1,lis))
print(ret3)  # [465, 133, 461, 3]