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一个语法
在Python中，lambda的语法是唯一的。其形式如下：
lambda argument_list: expression
其中，lambda是Python预留的关键字，argument_list和expression由用户自定义。具体介绍如下。
1. 这里的argument_list是参数列表，它的结构与Python中函数(function)的参数列表是一样的。具体来说，argument_list可以有非常多的形式。例如：
- a, b
- a=1, b=2
- *args
- **kwargs
- a, b=1, *args
- 空
- ......
2. 这里的expression是一个关于参数的表达式。表达式中出现的参数需要在argument_list中有定义，并且表达式只能是单行的。以下都是合法的表达式：
- 1
- None
- a + b
- sum(a)
- 1 if a >10 else 0
- ......
3. 这里的lambda argument_list: expression表示的是一个函数。这个函数叫做lambda函数。
三个特性
lambda函数有如下特性：
-
lambda函数是匿名的：所谓匿名函数，通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。
-
lambda函数有输入和输出：输入是传入到参数列表argument_list的值，输出是根据表达式expression计算得到的值。
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lambda函数一般功能简单：单行expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑，只能完成非常简单的功能。由于其实现的功能一目了然，甚至不需要专门的名字来说明。
下面是一些lambda函数示例：
- lambda x, y: x*y；函数输入是x和y，输出是它们的积x*y
- lambda:None；函数没有输入参数，输出是None
- lambda *args: sum(args); 输入是任意个数的参数，输出是它们的和(隐性要求是输入参数必须能够进行加法运算)
- lambda **kwargs: 1；输入是任意键值对参数，输出是1
四个用法
由于lambda语法是固定的，其本质上只有一种用法，那就是定义一个lambda函数。在实际中，根据这个lambda函数应用场景的不同，可以将lambda函数的用法扩展为以下几种：
-
将lambda函数赋值给一个变量，通过这个变量间接调用该lambda函数。
例如，执行语句add=lambda x, y: x+y，定义了加法函数lambda x, y: x+y，并将其赋值给变量add，这样变量add便成为具有加法功能的函数。例如，执行add(1,2)，输出为3。
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将lambda函数赋值给其他函数，从而将其他函数用该lambda函数替换。
例如，为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock)，我们可以在程序初始化时调用：time.sleep=lambda x:None。这样，在后续代码中调用time库的sleep函数将不会执行原有的功能。例如，执行time.sleep(3)时，程序不会休眠3秒钟，而是什么都不做。
3. 将lambda函数作为其他函数的返回值，返回给调用者。
函数的返回值也可以是函数。例如return lambda x, y: x+y返回一个加法函数。这时，lambda函数实际上是定义在某个函数内部的函数，称之为嵌套函数，或者内部函数。对应的，将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。内部函数能够访问外部函数的局部变量，这个特性是闭包(Closure)编程的基础，在这里我们不展开。
4. 将lambda函数作为参数传递给其他函数。
部分Python内置函数接收函数作为参数。典型的此类内置函数有这些。
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filter函数。此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。例如filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3])指定将列表[1,2,3]中能够被3整除的元素过滤出来，其结果是[3]。
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sorted函数。此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。例如sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]按照元素与5距离从小到大进行排序，其结果是[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]。
-
map函数。此时lambda函数用于指定对列表中每一个元素的共同操作。例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1，其结果[2, 3, 4]。
-
reduce函数。此时lambda函数用于指定列表中两两相邻元素的结合条件。例如reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])将列表 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来，其结果是'1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'。
另外，部分Python库函数也接收函数作为参数，例如gevent的spawn函数。此时，lambda函数也能够作为参数传入。
一个争议
事实上，关于lambda在Python社区是存在争议的。Python程序员对于到底要不要使用lambda意见不一致。
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支持方认为使用lambda编写的代码更紧凑，更“pythonic”。
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反对方认为，lambda函数能够支持的功能十分有限，其不支持多分支程序if...elif...else...和异常处理程序try ...except...。并且，lambda函数的功能被隐藏，对于编写代码之外的人员来说，理解lambda代码需要耗费一定的理解成本。他们认为，使用for循环等来替代lambda是一种更加直白的编码风格。
关于lambda的争执没有定论。在实际中，是否使用lambda编程取决于程序员的个人喜好。
以上就是我们总结的关于Python中的lambda的“一个语法，三个特性，四个用法，一个争论”。如有纰漏之处，欢迎批评指正。
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python lambda表达式
session = property(lambda self: object_session(self)) #记录已有的session,hold住一个数据传输通道
一、概述
lambda的一般形式是关键字lambda后面跟一个或多个参数，紧跟一个冒号，以后是一个表达式。lambda是一个表达式而不是一个语句。它能够出现在Python语法不允许def出现的地方。作为表达式，lambda返回一个值（即一个新的函数）。lambda用来编写简单的函数，而def用来处理更强大的任务。【1】
二、lambda的使用【1】
1、一般的形式
f = lambda x, y, z :x+y+z
print f(1,2,3) #6
2、lambda用来编写跳转表（jump table）行为的列表或者字典，（个人理解应该就是矩阵 matrix）吧
L = [lambda x: x+2, lambda x: x*2, lambda x: x**2]
print "L=", L[0](1), L[1](2), L[2](3)
#L = 3 4 9
D = {"d1": lambda x: x**1, "d2": lambda x: x**2, "d3": lambda x: x**3 }
print "D=", D["d1"](2), D["d2"](2), D["d3"](2)
# D= 2 4 8
写了一下这两个例子发现自己基础真是烂包
3、lambda的嵌套使用，从可读性角度来讲应该避免（看了例子深有感触，我有些懵）【2】
l = lambda: lambda x: x + 5
b = l()
print "b=", b(2)
print "==", (l())(2)
#b= 7
#== 7
4、与map函数的比较
def inc(x):
return x + 10
l = [1, 2, 3]
print map(inc, l)
print map(lambda x: x+10, l)
#[11, 12, 13]
#[11, 12, 13]
5、列表解析实现map功能并且更高效
6、以后全部是列表解析相关的示例------
lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。
lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。
如下例子：
定义了一个lambda表达式，求三个数的和。
再看一个例子：
用lambda表达式求n的阶乘。
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lambda表达式也可以用在def函数中。
看例子：
这里定义了一个action函数，返回了一个lambda表达式。其中lambda表达式获取到了上层def作用域的变量名x的值。
a是action函数的返回值，a(22)，即是调用了action返回的lambda表达式。
这里也可以把def直接写成lambda形式。如下
