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以下文章来源于腾讯云 作者：Python进击者
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匿名函数
大家不慌，其实匿名函数只有一行代码：
lambda argument1, argument2,... argumentN : expression
先直接给大家看一个小案例，我们再来解释是啥意思：
f = lambda a, b, c: a+b+cprint(f(6, 6, 6))
把上面的函数写成普通函数：
def f(a, b, c):return a+b+cprint(f(6, 6, 6))
相信大家看到了它的普通函数就知道是啥意思了。我们看到上面的代码，在匿名函数中我们使用lambda关键字来表示匿名函数。
冒号之前是我们的变量，冒号之后是我们的表达式。
大家可能发现我们lambda表达式中是没有return语句的，因为lambda不需要它来返回，表达式本身结果就是返回值。
跟函数的区别
既然说lambda是属于表达式，那么它必定跟函数是有区别的，举一个简单的例子：表达式可以在list中使用，而函数则不行。
[(lambda x:x**2)(x) for x in range(10)]
输出结果：
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
有一部分小伙伴可能不太懂上面的for循环语句，我在这里给大家分析一下：
[(lambda x:x**2)(x) for x in range(10)]
这个lambda表达式在list中，这个不用多说，但是后面那个(x)是啥意思呢？我们首先把它去掉打印一下：
[(lambda x:x**2) for x in range(10)]
输出结果：
[<function <listcomp>.<lambda> at 0x1014bbf80>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x10146dcb0>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x101465dd0>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x1014b3dd0>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x1014b3c20>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x1014b3d40>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x1014b3b90>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x1014b3b00>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x1014b3cb0>, <function <listcomp>.<lambda> at 0x1014818c0>]
我们可以看到返回的是函数地址，这里也就说明此时的列表中存储的只是内存地址，并没有真正的调用lambda函数进行计算。这样也就说明了(x)的作用就是类似于函数中的参数，将for循环中的x值传给lambda表达式，然后进行计算。
除此之外，lambda表达式还能作为函数的参数，这里我就不去展示了。
一些有意思的匿名函数
这里的一些匿名函数，我也是从网上摘取过来的，大家可以看看这些匿名函数。
无参匿名函数:
t = lambda : True #分号前无任何参数
t()
True
等价于下面的def定义的函数
def func(): return True
func()
True
参数存在默认值
f2 = lambda x,y=3: x*yprint(f2(2))
结果：
6
表达式后传参
(lambda x,y: x if x> y else y)(103,102)
输出：
103
由于篇幅原因这里就举几个这样的例子，需要看更多有意思的匿名函数，大家可以自行百度。
匿名函数的好处
我们接触了匿名函数，并且知道它的基本使用。那这玩意到底有啥用？
其实大家能够很直观的就能够看到，使用匿名函数减少了我们的代码量，大家不要忽略这一点，认为它并没有给我们省很多的代码量，当你做的项目足够大时，你会恨不得少一个字母。
函数式编程
说到了lambda表达式，我们不得不提Python的函数式编程。什么是函数式编程？指代码中每一块都是不可变的，都由纯函数的形式组成。这里的纯函数，是指函数本身相互独立、互不影响，对于相同的输入，总会有相同的输出，没有任何副作用。
大家可能还是不太理解什么是函数式编程，到底啥不能改变，我们举个简单的例子：
l = [1,2,3]
def a(l):for i in range(0,len(l)):l[i] += 10return lprint(a(l))
大家可以看到，上面我们将列表l中的值全部加10，这样列表中的值发生了改变，也就是说我们函数里面发生了变化，所以我们不能称之为纯函数。那么纯函数的形式怎么写呢？
def b(l):new_l = []for item in l:new_l.append(item+10)return new_lprint(b(l))
我们需要在里面重新创建一个新的list。
为什么要说函数式编程呢？因为在python中提供了几个函数来支持函数式编程：
map(function, iterable)
r = map(lambda x:x**2,[1,2,3])
list(r)
结果：
[1, 4, 9]
map函数式python自带的函数，map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
fliter(function, iterable)
其实它和上面的map非常的相似，同样是传入函数以及iterable。fliter函数会对iterable中的每一个元素进行function的判断，并且返回True或者Flase，最后会把True的元素组成一个列表返回。
>>> l = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> new_list = filter(lambda x: x % 2 == 0, l)
>>> list(new_list)
结果：
[2, 4]
reduce(function, iterable)
reduce(function, iterable)表示对某个集合做function函数的累积。
直接给大家看下代码
>>> from functools import reduce
>>> l = [1,2,3]
>>> r = reduce(lambda x,y :x*y,l)
>>> print(r)
结果：
6
总结
总算写完了，虽然匿名函数在平常的开发中比较少见，但是它是一个开发人员必不可少的知识。从之前的面试题我们也可以看到，匿名函数的考察也是会有的。