lamdba函数filter函数
lambda函数
省下了函数定义过程
g= lambda x: 2*x+1
g(5)
h=lambda x,y: x+y
h(3,4)
lambda函数三个特性
lambda函数有如下特性：
lambda函数是匿名的：所谓匿名函数，通俗地说就是没有名字的函数。lambda函数没有名字。
lambda函数有输入和输出：输入是传入到参数列表argument_list的值，输出是根据表达式expression计算得到的值。
lambda函数一般功能简单：单行expression决定了lambda函数不可能完成复杂的逻辑，只能完成非常简单的功能。由于其实现的功能一目了然，甚至不需要专门的名字来说明。
lambda x, y: x*y #函数输入是x和y，输出是它们的积x*y
lambda:None #函数没有输入参数，输出是None
lambda *args: sum(args) #输入是任意个数的参数，输出是它们的和(隐性要求是输入参数必须能够进行加法运算)
lambda **kwargs: 1；输入是任意键值对参数，输出是1
filter函数
filter(function or None, iterable)
返回function(item)为True的对象，None时返回为True的item
>>> list(filter(None,[1,0,False,True]))
[1, True]
lambda函数可以和filter函数配合使用
>>> list(filter(lambda x: x%2==0,range(10)))
[0, 2, 4, 6, 8]
map函数
map接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，用函数处理每个元素，然后返回列表
map（function,iterable）
>>> list(map(lambda x: x *2, range(10)))
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
filter和map的区别
前者返回的是满足条件的迭代对象中的元素，后者返回的是所有迭代对象的函数计算结果.filter可以字面理解为过滤器
sorted函数
key代表了一种排序规则
>>> sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))#将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]按照元素与5距离从小到大进行排序
[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]
reduce函数
从左到右对一个序列的项累计地应用有两个参数的函数，以此合并序列到一个单一值。
例如，reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) 计算的就是((((1+2)+3)+4)+5)。
>>> from functools import reduce#在python2中reduce为内置模块
>>> reduce(lambda a, b: '{}, {}'.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
'1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9'