python-匿名函数与函数式编程

匿名函数的关键字是 lambda，之后是一系列的参数，然后用冒号隔开，最后则是由这些参数组成的表达式。比如：

square = lambda x: x**2
square(3)  # 9

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        等价于
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def square(x):
    return x**2
square(3)   # 9

注意一：lambda 是一个表达式(expression)，并不是一个语句(statement)

所谓的表达式，就是用一系列“公式”去表达一个东西，比如x + 2、 x**2等等；
而所谓的语句，则一定是完成了某些功能，比如赋值语句x = 1完成了赋值，print 语句print(x)完成了打印，条件语句 if x < 0:完成了选择功能等等。

因此，lambda 可以用在一些常规函数 def 不能用的地方，比如，lambda 可以用在列表内部，而常规函数却不能：

[(lambda x: x*x)(x) for x in range(10)]

# 输出
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

再比如，lambda 可以被用作某些函数的参数，而常规函数def 则不能：

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)]

注意二，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

什么时候使用匿名函数？

当我们需要一个函数，但它非常简短，只需要一行就能完成；同时它在程序中只被调用一次。

Python 主要提供了这么几个函数：map()、filter()、reduce()，通常结合匿名函数lambda一起使用。

map(function,iterable)

表示，对 iterable 中的每个元素，都运用 function这个函数，最后返回一个新的可遍历的集合。

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

map()函数直接由C语言写的，运行时不需要通过python解释器间接调用，并且内部做了诸多优化，所以运行速度很快。

filter(function,iterable)

filter() 函数表示对 iterable 中的每个元素，都使用 function 判断，并返回 True 或者 False，最后将返回 True 的元素组成一个新的可遍历集合。

举个例子，比如要返回一个列表中的所有偶数，可以写成下面这样：

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

reduce(function,iterable)

function 同样是一个函数对象，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。

举个例子，想要计算某个列表元素的乘积，就可以用 reduce()函数来表示：

1 2	l = [1, 2, 3, 4, 5] product = reduce(lambda x, y: x * y, l) # 12345 = 120

总结

通常来说，在我们想对集合中的元素进行一些操作时，如果操作非常简单，比如相加、累积这种，那么我们优先考虑 map()、filter()、reduce() 这类或者 list comprehension 的形式。至于这两种方式的选择：

不过，如果你要对集合中的元素，做一些比较复杂的操作，那么，考虑到代码的可读性，我们通常会使用 for 循环，这样更加清晰明了。