>>> g=lambda x:x*2 >>> print g <function <lambda> at 0x7fe94694e938> >>> print g(4) 8
lambda表达式有什么用处呢？
1. 使用Python写一些执行脚本时，使用lambda可以省去定义函数的过程，让代码更加精简。
2. 对于一些抽象的，不会别的地方再复用的函数，有时候给函数起个名字也是个难题，使用lambda不需要考虑命名的问题。
3. 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。
内建函数filter(bool_func,seq)：过滤器。条用一个布尔函数bool_func来迭代便利每个seq中的元素，返回一个使bool_func为true的seq的子序列
内建函数map(fun,seq1[,seq2...])：如果只有seq1，fun就是一对一的函数（一元），func作用于seq1中的每个元素 如果有seq1、seq2，fun就是多对一的函数，func作用于seq1、seq2相同位置的元素 如果fun为'None'，则为一个'identity函数' >>> map(lambda x:x*2,[1,2,3,4,[5,6,7]]) [2, 4, 6, 8, [5, 6, 7, 5, 6, 7]] >>> map(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4],[5,6,7,8]) [6, 8, 10, 12] >>> map(None,[1,2,3,4],[5,6,7,8]) 类似于zip函数 [(1, 5), (2, 6), (3, 7), (4, 8)] >>> map(None,[1,2,3,4]) [1, 2, 3, 4]
内建函数reduce（func,seq[,init]）: fun是二元函数，func作用于集合中中第1，2个元素，产生的结果；func继续作用于该结果与第三个数，产生结果...依此类推，最后的结果是一个数。如果有init，则fun作用于init和seq中的第1个元素 >>> reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4]) 10 >>> reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4],10) 20
lambda表达式还可以和 内建函数filter,map,reduce一起使用 >>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27] >>> print filter(lambda x:x%3==0,foo) [18, 9, 24, 12, 27] >>> print map(lambda x:x+1,foo) [3, 19, 10, 23, 18, 25, 9, 13, 28] >>> print reduce(lambda x,y:x+y,foo) 139