格式

lambda argument1, argument2,... argumentN : expression

square = lambda x: x**2
print(square(2))

与常规函数区别

　　匿名函数 lambda 和常规函数一样，返回的都是一个函数对象（function object)   　　lambda 是一个表达式（expression），并不是一个语句（statement）。表达式是可以被求值,类似”公式”的代码，而语句是一段完成了某种功能的可执行代码。 　　所以,lambda可以用在列表内部:

l = [(lambda x:x**2) (x) for x in range(10)]
print(list(l))
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

　　同样,可以作为参数

l = [(1, 20), (3, 0), (9, 10), (2, -1)]
l.sort(key=lambda x: x[1]) # 按列表中元祖的第二个元素排序
print(l)
输出
[(2, -1), (3, 0), (9, 10), (1, 20)]

　　lambda 的主体是只有一行的简单表达式，并不能扩展成一个多行的代码块。

使用lambda可以简化代码

squared = map(lambda x: x**2, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(squared))

　　上面那段代码，如果不用lambda表达式而用常规函数:

def squared2(x):
    return x[1] if isinstance(x,tuple) else x**2

squared = map(squared2, [1, 2, 3, 4, 5,(1,3)])
print(list(squared))

Python函数式编程

　　Python函数式编程有三个基本函数 map()、reduce()、filter()

　　map(function, iterable [,iterable2])

　　map遍历可迭代对象取出元素，作为参数依次传给function函数，例:每个元素都变大2倍

l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = map(lambda x: x * 2, l) # [2， 4， 6， 8， 10]

　　filter(function, iterable)

　　filter与map一样，遍历可迭代对象，并依次传给function,不同的是，filter会判断每次function的结果是True或False，并将结果为True的元素组成列表返回

　　例：返回一个列表中的所有偶数

l = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = filter(lambda x: x % 2 == 0, l) # [2, 4]

　　reduce(function, iterable[, initializer])

　　其中function 是一个函数对象，规定它有两个参数，表示对 iterable 中的每个元素以及上一次调用后的结果，运用 function 进行计算，所以最后返回的是一个单独的数值。

　　配合reduce源码理解:

def reduce(function, iterable, initializer=None):
    it = iter(iterable)
    if initializer is None:
        try:
            initializer = next(it)
        except StopIteration:
            raise TypeError('reduce() of empty sequence with no initial value')
    accum_value = initializer
    for x in it:
        accum_value = function(accum_value, x)
    return accum_value

　　例 累加列表中的元素

from functools import reduce
l = [1,2,3,4,5]
result = reduce(lambda x,y:x+y, l )
print(result) #15
result = reduce(lambda x,y:x+y, l,10 )
print(result) #25

思考题

　　把字典 d = {‘mike’: 10, ‘lucy’: 2, ‘ben’: 30} 按值从高到低排序

d = {'mike': 10, 'lucy': 2, 'ben': 30}
d = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1],reverse = True ) #[('ben', 30), ('mike', 10), ('lucy', 2)]
d = dict(d)
print(d)

 参考:

极客时间《Python核心技术与实战》

 
https://debugtalk.com/post/python-functional-programming-getting-started/ 用函数式代替流程控制语句