python的lambda表达式 内建函数filter map reduce

lambda表达式，定义了一个匿名函数。

>>> g=lambda x:x*2

>>> print g

<function <lambda> at 0x7fe94694e938>

>>> print g(4)

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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])

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>>> reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4],10)

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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)

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