Python匿名函数（lambda函数）

匿名函数 —— 一行函数

lambda —— 关键字

x是普通函数的形参（位置，关键字...）可以不接收参数（x可以不写）
:x是普通函数的函数值(只能返回一个数据类型)（:x返回值必须写）
1）此函数不是没有名字，他是有名字的，他的名字就叫做lambda
2）lambda 是定义匿名函数的关键字，相当于函数的def.
3）lambda 后面直接加形参，形参加多少都可以，只要用逗号隔开就行。

func = lambda a, b, *args, sex='alex', c, **kwargs: kwargs
print(func(3, 4, c=666, name='alex')) 

结果：{'name': 'alex'}

所有类型的形参都可以加，但是一般使用匿名函数只是加位置参数，其他的用不到。
把匿名函数拆开写，如下:

def func(a, b, *args, sex='alex', c, **kwargs):
    return kwargs


a = func(3, 4, c=666, name='alex')
print(a)

结果：{'name': 'alex'}
4）返回值在冒号之后设置，返回值和正常的函数一样,可以是任意数据类型。(但是想要返回多个元素要以容器的形式返回)
5）匿名函数不管多复杂.只能写一行.且逻辑结束后直接返回数据
格式：lambda x:x
print((lambda x: x + 6)(5))
结果：11

def func(x):
return x + 6
print(func(5))
结果：11
此处使用列表推导式，返回值是地址
lst = [lambda :i for i in range(5)]
print(lst)

拆解成函数:

lis = []
for i in range(5):
    def func():

            return i

    a = func
    lis.append(a)
print(lis)

结果：[<function func at 0x0000029E97472378>, <function func at 0x0000029E97472400>, <function func at 0x0000029E97472488>, <function func at 0x0000029E97472510>, <function func at 0x0000029E97472598>]

lambda表达式是可以嵌套的

action = (lambdax : (lambda y : x + y))
a = action(10)
a(5)

结果：15
这就是一个用lambda实现的闭包，与普通闭包一样，内嵌lambda表达式可以获得上层lambda函数的变量。

匿名函数的使用

匿名函数通常被用作高阶函数(higher-order function,参数为函数的函数)的参数。比如，几个内置函数：filter(),map(),reduce()。下面我们分别看看这几个函数的用法及达到相同效果的python另一种特征的用法

filter函数

lis = [1, 2, 3, 4]
re = filter(lambda x: x % 2 == 0, lis)
print(list(re))

result1 = [x for x in lis if x % 2 == 0]
print(result1)

结果：[2,4]
[2,4]

map函数

lis = [1, 2, 3]
result = map(lambda x: x*2, lis)	# 使用lambda函数
print(list(result))		

result1 = [x*2 for x in lis]	#使用列表推导式
print(result1)

结果：[2, 4, 6]
[2, 4, 6]

reduce函数

from functools import reduce

lis = [1, 2, 3, 4]
result = reduce(lambda x, y: x+y, lis)
print(result)

结果：10

在Python2.x版本中recude是直接 import就可以的, Python3.x版本中需要从functools这个包中导入

除reduce函数的替代用法比较特殊外，map和filter函数都可以使用列表推导式代替。据说，龟叔本打算将 lambda 和 reduce 都从全局名字空间都移除, 舆论说龟叔不喜lambda 和 reduce最后lambda没删除是因为和一个人给龟叔写了好多封,进行交流然后把lambda保住了

转自：https://www.cnblogs.com/shenhongbo/p/11566976.html