1、lambda是什么？及filter，map，reduce

举个例子如下：

1 func=lambda x:x+1
2 print(func(1))
3 #2
4 print(func(2))
5 #3
6 
7 #以上lambda等同于以下函数
8 def func(x):
9     return(x+1)

　　可以这样认为,lambda作为一个表达式，定义了一个匿名函数，上例的代码x为入口参数，x+1为函数体。在这里lambda简化了函数定义的书写形式。是代码更为简洁，但是使用函数的定义方式更为直观，易理解。

　　Python中，也有几个定义好的全局函数方便使用的，filter, map, reduce。

# map()处理序列中的每个元素，得到的结果是一个‘列表’，该‘列表’元素个>数及位置与原来一样

# filter遍历序列中的每个元素，判断每个元素得到布尔值，如果是True则留下来

# reduce:处理一个序列，然后把序列进行合并操作

 1 from functools import reduce 
 2 foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
 3 
 4 print (list(filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)))
 5 #[18, 9, 24, 12, 27]
 6 
 7 print (list(map(lambda x: x * 2 + 10, foo)))
 8 #[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]
 9 
10 print (reduce(lambda x, y: x + y, foo))
11 #139

　　上面例子中的map的作用，非常简单清晰。但是，Python是否非要使用lambda才能做到这样的简洁程度呢？在对象遍历处理方面，其实Python的for..in..if语法已经很强大，并且在易读上胜过了lambda。 　　

　　比如上面map的例子，可以写成:print ([x * 2 + 10 for x in foo]) 非常的简洁，易懂。 　　

　　　　　　filter的例子可以写成:print ([x for x in foo if x % 3 == 0]) 同样也是比lambda的方式更容易理解。

原文地址：https://www.cnblogs.com/AlwaysWIN/p/6202320.html （有对原文稍作修改）