lambda是表达式，用于创建匿名函数，可以和filter、map、reduce配合使用。
本文环境Python3.7。
一、lambda表达式
lambda 只包含一个语句，用于创建匿名函数。
语法：
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
arg1 -- 参数，可以有多个
expression -- 表达式
使用例子：
f1 = lambda x : x > 10 print(f1(1)) #输出：False print(f1(11)) #输出：True f2 = lambda x, y: x + y print(f2(1,2)) #输出：3
二、filter() 函数
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回迭代器对象（Python2是列表），可以使用list()转换为列表。
语法：
filter(function, iterable)
function -- 函数
iterable -- 序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到迭代器对象中。
使用例子：
def isEven(x): return x % 2 == 0 list1 = filter(isEven,[1,2,3,4,5,6]) print(list(list1)) #输出：[2, 4, 6] #可以用lambda list2 = filter(lambda x:x%2==0, [1,2,3,4,5,6]) print(list(list2)) #输出：[2, 4, 6] #也可以用列表推导式 list3 = list(x for x in [1,2,3,4,5,6] if x%2==0) print(list3) #输出：[2, 4, 6]
三、map()函数
map()接收一个函数 f 和一个或多个序列 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 迭代器（Python2是列
表） 并返回。
语法：
map(function, iterable, ...)
function -- 函数，如果iterable有多个序列，则function的参数也对应有多个
iterable -- 一个或多个序列
使用例子：
def multi(x): return x * 2 def multi2(x, y): return x * y #参数只有1个序列时 list1 = map(multi,[1,2,3,4,5]) print(list(list1)) #输出：[2, 4, 6, 8, 10] #用lambda改写上面语句 list1_1 = map(lambda x : x*2, [1,2,3,4,5]) print(list(list1_1)) #输出：[2, 4, 6, 8, 10] #参数有2个序列时， list2 = map(multi2,[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]) print(list(list2)) #对2个列表数据的相同位置元素相乘，输出：[6, 14, 24, 36, 50] #用lambda改写上面语句 list2_1 = map(lambda x,y : x*y, [1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]) print(list(list2_1)) #输出：[6, 14, 24, 36, 50] #当2个序列长度不一致时，结果以2个序列中的最短长度为准 list2_2 = map(lambda x,y : x*y, [1,2,3],[6,7,8,9,10]) print(list(list2_2)) #输出：[6, 14, 24] list2_3 = map(lambda x,y : x*y, [1,2,3,4,5],[6,7,8]) print(list(list2_3)) #输出：[6, 14, 24]
四、reduce()函数
reduce()函数对一个数据集合的所有数据进行操作：用传给 reduce 中的函数 function（必须有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素
进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。
在Python2中reduce()是内置函数，Pytho3移到functools 模块。
语法：
reduce(function, iterable[, initializer])
function -- 函数，有两个参数
iterable -- 可迭代对象
initializer -- 可选，初始参数
使用例子：
from functools import reduce def add(x, y): return x + y def mulit(x, y): return x * y print(reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5])) #输出：15 print(reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5], 10)) #输出：25 print(reduce(mulit, [1, 2, 3, 4, 5])) #输出：120 print(reduce(mulit, [1, 2, 3, 4, 5], 10)) #输出：1200 print(reduce(lambda x,y:x+y,[1, 2, 3, 4, 5]))#输出：15 print(reduce(lambda x,y:x+y,[1, 2, 3, 4, 5], 10))#输出：25
Python的lambda表达式、filter、map、reduce等函数的用法
原文：https://www.cnblogs.com/gdjlc/p/11483646.html