详解Python匿名函数（lambda函数）
匿名函数lambda
Python使用lambda关键字创造匿名函数。所谓匿名，意即不再使用def语句这样标准的形式定义一个函数。这种语句的目的是由于性能的原因，在调用时绕过函数的栈分配。其语法是：
lambda [arg1[, arg2, ... argN]]: expression
其中，参数是可选的，如果使用参数的话，参数通常也会在表达式之中出现。
下面举例来说明lambda语句的使用方法（无参数）。
# 使用def定义函数的方法 def true(): return True #等价的lambda表达式 >>> lambda :True <function <lambda> at 0x0000000001E42518> # 保留lambda对象到变量中，以便随时调用 >>> true = lambda :True >>> true() True
下面再举一个带参数的例子。
# 使用def定义的函数 def add( x, y ): return x + y # 使用lambda的表达式 lambda x, y: x + y # lambda也允许有默认值和使用变长参数 lambda x, y = 2: x + y lambda *z: z # 调用lambda函数 >>> a = lambda x, y: x + y >>> a( 1, 3 ) 4 >>> b = lambda x, y = 2: x + y >>> b( 1 ) 3 >>> b( 1, 3 ) 4 >>> c = lambda *z: z >>> c( 10, 'test') (10, 'test')
但由于lambda表达式特殊的设计，在特定的场景中也带来了一些不同的体验。
lambda是一个表达式，不是一个语句 这就使它能够出现在一些def不能出现的地方，比如，列表常量中。
lambda是单个的表达式，不是一个代码块 lambda的设计是为了满足简单函数的场景，仅能封装有限的逻辑，有复杂逻辑的情况有def来处理，所以lambda的功能要比def小的多。
另外，lambda表达式是可以嵌套的
>>> action = (lambda x : (lambda y : x + y)) >>> a = action(10) >>> a(5) 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
>>> list = [1, 2, 3] >>> result = filter(lambda x: x%2==0, list) >>> result [2] >>> result = [x for x in list if x%2==0] >>> result [2]
map函数
>>> result = map(lambda x: x*2, list) >>> result [2, 4, 6] >>> result = [x*2 for x in list] >>> result [2, 4, 6]
reduce函数
>>> result = reduce(lambda x, y: x+y,list) >>> result 6 >>> result = sum(list) >>> result 6
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（list comprehension）代替。据说，当年lambda是一个Lisp程序员给python加的，而Guido是强烈反对的，他中意的是列表推导式。
跳转表(jump table)
lambda的另一种用法是用来编写跳转表,也就是行为列表或字典，能按需执行特定的动作。
>>> key = "get"
>>> {"abc":(lambda : 2 + 2),"bcd" : (lambda : 3 + 3), "get" : (lambda : 4 + 4)}[key]()
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这样在字典中，每个lambda都留下了一个后续可以调用的函数，通过索引可以取出来，并调用。这就使字段可以成为更加通用的多路分支工具。
