【Python 必会技巧】lambda 表达式（匿名函数）及其在内置函数中的应用

lambda 表达式，又称匿名函数，即，函数没有具体的名称，常用来表示内部仅包含 1 行表达式的函数。

使用 lambda 编写的代码更加简洁紧凑，但是 lambda 函数支持的功能却是十分有限的，目前 PEP8 已经不建议使用 lambda，而是推荐使用 def 去定义一个函数，即便如此，作为 Python 程序员，认识和了解该匿名函数还是有必要的。

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 函数拥有自己的命名空间，且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
虽然 lambda 函数看起来只能写一行，却不等同于 C 或 C++ 的内联函数，后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

lambda 的语法：lambda argument(s):expression

lambda 函数可以有很多个参数，但是只能有一个表达式。lambda 操作符不能有任何声明，它返回一个函数对象，可以将此函数对象赋值给任何变量。

lambda 函数简单示例：

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

>>> a = lambda x: x+1
>>> a(1)
2# 用 def 函数表示如下：>>> def a(x):return x+1
>>> a(1)
2

lambda 函数与 def 的主要不同点：

lambda 可以立刻传递(无需变量)，自动返回结果；
lambda 在内部只能包含一行代码；
lambda 是一个为编写简单的函数而设计的，而 def 用来处理更大的任务；
lambda 可以定义一个匿名函数，而 def 定义的函数必须有一个名字。

lambda 函数的优势：

对于单行函数，使用 lambda 表达式可以省去定义函数的过程，让代码更加简洁；
对于不需要多次复用的函数，使用 lambda 表达式可以在用完之后立即释放，提高程序执行的性能。

lambda 函数经常用于一些内置函数中：

map() 函数：遍历序列，对序列中每个元素进行操作，此时 lambda 函数用于指定对列表中每一个元素的共同操作条件。

>>> list1 = [1, 2, 3, 4]
>>> list2 = [5, 6, 7 ,8]
>>> list3 = map(lambda a, b: a + b, list1, list2)     # 将两个列表中对应的元素相加
>>> print(list3)
<map object at 0x000001EA57C07780>
>>> print(list(list3))
[6, 8, 10, 12]

filter() 函数：对于序列中的元素进行筛选操作，此时 lambda 函数用于指定过滤列表元素的条件。

>>> list1 = [1, 2, 3, 4]
>>> list2 = filter(lambda a: a > 2, list1)     # 筛选出列表中大于 2 的元素
>>> print(list2)
<filter object at 0x000001EA57C07898>
>>> print(list(list2))
[3, 4]

reduce() 函数：对于序列中所有元素进行累积操作，此时 lambda 函数用于指定列表中两两相邻元素的累积条件。

>>> from functools import reduce
>>> list1 = [1, 2, 3, 4]
>>> list2 = reduce(lambda a, b: a + b, list1)     # 两两相邻元素进行相加操作
>>> print(list2)
10
>>> list2 = reduce(lambda a, b: a * b, list1)     # 两两相邻元素进行相乘操作
>>> print(list2)
24

sorted() 函数：对于序列中的元素进行排序操作，此时 lambda 函数用于指定对列表中所有元素进行排序的条件。

>>> list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> list2 = sorted(list1, key = lambda a: abs(4-a))     # 将列表元素按照与 4 的距离从小到大进行排序
>>> print(list2)
[4, 3, 5, 2, 6, 1, 7, 8]