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匿名函数(lambda表达式)
在Python中，函数能够算的上是“一等公民”了，咱们先回顾下函数的长处：

缩小代码反复量
模块化代码

然而咱们有没有想过，如果咱们须要一个函数，比拟简短，而且只须要应用一次（无需反复调用），那还须要定义一个有名字的函数么？
答案是否定的，这里咱们就能够应用匿名函数来实现这样的性能。
咱们先看看求一个数的平方，咱们定义个函数怎么写：
def square(x):

return x**2

square(3)
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而lambda表达式就能够这样写：
square = lambda x: x**2
square(3)
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依据下面的例子，其实lambda表达式应用还是很简略的，如下：
lambda argument1, argument2,.....: expression
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接下来，介绍的map、filter和reduce函数，与lambda表达式联合应用，能力施展其弱小的作用了。
map函数
map函数的应用如下：
map(function, iterable)
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其作用是，对iterable的每个元素，都使用function这个函数，最初返回新的可遍历的汇合。
a = [1,2,3,4,5]
b = map(lambda x: x*2,a)
print(list(b))

[2, 4, 6, 8, 10]

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filter函数
filter函数的应用如下：
filter(function, iterable)
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其作用是，对iterable的每个元素，都使用function这个函数进行判断，最初返回全副为True的新的可遍历的汇合。
a = [1,2,3,4,5,6]
b = filter(lambda x :x%2 ==0, a)
print(list(b))

[2, 4, 6]

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reduce函数
reduce函数的应用如下：
reduce(function, iterable)
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function规定有两个参数，示意对iterable每个元素和上一次运算的后果，进行function运算，最初失去一个值，这里要留神，咱们须要从functools中导入reduce。
from functools import reduce

a = [1,2,3,4]
b = reduce(lambda x,y: x*y,a)
print(b)

24 123*4

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总结

lambda表达式
map、filter和reduce函数