python细节之——lambda
写在前面的话：犹记得实习面试的时候面试官问我会用python吗，我说会一点，然后面试官说那你说下lambda吧，我：？？？,当年为了写一个算法奉行拿来主义，半懂不懂得就把python拿来用了，根本没想过深入去学。现在接触了一点用python写脚本，就把lambda做个整理吧~
在此之前，先看个例子来理解一下，对于if else语句，可以使用三元运算来简化其表示：
注：python 2.x中可以直接print sex，但是python 3.x需要加括号
同样，lambda是一个表达式，定义了一个匿名函数。直白一点说也可以把它理解成一种简化的函数的表示方式，先来看一个最简单的例子
从上可以看出，lambda的主体是一个表达式，x为入口参数（即C/C++里常说的形参），x*2为函数体，y相当于函数的返回值，用函数来书写即为：
def y(x):
return x*2与函数相同，它的入口参数可以为多个，如：
不仅如此，lambda表达式也可以进行嵌套：
其中，f(3)令y=3，返回f1=(x+3)*4，f1(4)令x=4,得到最终结果21，后两个同理。可知，lambda嵌套的顺序是由内向外的，用def函数定义可表示为：
可以看到，函数定义的方式与lambda嵌套的方式参数传入的顺序是相反的，即由外向里。
此外，python中有几个常用的全局函数可与lambda配套使用，具体如下：
（1）filter：对于序列中的元素进行筛选，最终获取符合条件的序列
注意：这里我用的是python3.5，3.x的Python里filter返回的是iterator类型，不能直接打印，需要用list()将其转化过来，下面同理
（2）map：遍历序列，对序列中每个元素进行操作，最终获取新的序列。
（3）reduce：对于序列内所有元素进行累计操作
注：在python 3.x中, reduce已经不在built-in function里了, 要用它就得from functools import reduce.
详见 The fate of reduce() in Python 3000
最后，虽然lambda使得代码更为简洁，但是不如直接用函数表示的方式来的直观，同时它的应用也因为表达式的书写而受限，即仅能用于封装有限的逻辑进去。