一、匿名函数
1）什么是匿名函数？
我们之前定义函数，都会讲函数名与函数的内存地址绑定，便于后续调用，为了方便对比，我们暂且叫这种函数为“有名函数”；匿名函数顾名思义，不会定义名字的函数，从函数的定义与调用来看，匿名函数注定在代码运行后无法再被调用，即“一次性”，正式这种特性决定了匿名函数的特殊用途
匿名函数语法如下：
lambda 参数1,参数2,...: expression # 等价于 def f1(参数1，参数2....): 函数体 return 返回值
示例：
# 计算三个数之和的函数 # def 定义 def f1(x, y, z): res = x + y + z return res f1(1, 2, 3) # 返回6 # 匿名函数 lambda x, y, z: x + y + z # 调用匿名函数 res = (lambda x, y, z: x + y + z)(1,2,3) # 后面加括号即传参调用，返回6
2）匿名函数与其他函数运用
因为匿名函数没有函数名，所以他的引用计数一直为0，所以一经调用结束就会被当做垃圾清除，所以应用在“一次性场景下”
# 匿名函数与max函数 # 按照字典的值取到最大的值对应的key dic = {"kkk": 1, "hhh": 2, "jjj": 3} res = max(dic) # 如果只指定比较参数，那么默认按照key值比较 print(res) # 返回"kkk" # 函数max会迭代字典salaries，每取出一个“人名”就会当做参数传给指定的匿名函数， # 然后将匿名函数的返回值当做比较依据，最终返回薪资最高的那个人的名字 res1 = max(dic, key=lambda k: dic[k]) print(res1)
二、内置函数：map、reduce、filter
1、map：map函数可以接收两个参数，一个是函数，另外一个是可迭代对象，map会依次迭代array，得到的值依次传给匿名函数（也可以是有名函数），而map函数得到的结果仍然是迭代器。
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6] res = map(lambda x: x + 1, list1) print(res) res.__next__() # 迭代器对象
2、reduce函数：可以接收三个参数，一个是函数，第二个是可迭代对象，第三个是初始值
1 没有初始值，reduce函数会先迭代一次array得到的值作为初始值，作为第一个值数 传给x，然后继续迭代一次array得到的值作为第二个值传给y，运算的结果为3
2 将上一次reduce运算的结果作为第一个值传给x，然后迭代一次array得到的结果作为第二个值传给y，依次类推，知道迭代完array的所有元素，得到最终的结果15
也可以为reduce指定初始值
# reduce from functools import reduce list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6] res = reduce(lambda x, y: x * y, list1, 9) print(res) # 第一步，初始值x=9,迭代取到一个值y=1，运算得到9*1，赋值给x # 第二步，x=9,迭代取到一个值y=2，运算得到9*2，赋值给x=18 # 第三步，x=18,迭代取到一个值y=3，运算得到18*3，赋值给x=54 # 第四步，x=54,迭代取到一个值y=4，运算得到54*4，赋值给x=216 # 第五步，x=216,迭代取到一个值y=5，运算得到216*5，赋值给x=1080 # 第六步，x=1080,迭代取到一个值y=6，运算得到1080*6，赋值给x=64800
原文：https://www.cnblogs.com/zhangchengchao123/p/14603371.html