lambda表达式

lambda用来编写简单的函数，而def用来处理更强大的任务。

lambda的一般形式是关键字lambda后面跟一个或多个参数，紧跟一个冒号，以后是一个表达式。

lambda是一个表达式而不是一个语句。它能够出现在Python语法不允许def出现的地方。作为表达式，lambda返回一个值（即一个新的函数）。

代码中内嵌lambda表达式

f = lambda x,y,z : x+y+z print f(1,2,3) # 6

lambda表达式嵌套在一个函数内使用

从可读性的角度来说，应尽量避免使用嵌套的lambda表达式。

def make_repeat(n): return lambda s : s * n a = make_repeat(2) print a(8)

内置函数

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。

li = [11, 22, 33] new_list = map(lambda a: a + 100, li) print new_list # [111, 122, 133] sl = [1, 2, 3] new_list = map(lambda a, b: a + b, li, sl) print new_list # [12, 24, 36]

列表解析

列表解析可以实现map函数同样的功能，而且往往比map要快，列表解析比map更强大。

li = [11, 22, 33] new_list = [x+100 for x in li] print new_list # [111, 122, 133]

filter()

对于序列中的元素进行筛选，最终获取符合条件的序列。

li = [11, 22, 33] new_list = filter(lambda arg: arg > 22, li) # filter第一个参数为空，将获取原来序列 print new_list # [33]

reduce()

对于序列内所有元素进行累计操作

li = [11, 22, 33] result = reduce(lambda arg1, arg2: arg1 + arg2, li) # reduce的第一个参数，函数必须要有两个参数 # reduce的第二个参数，要循环的序列 # reduce的第三个参数，初始值 print result # 66

函数设计的概念

耦合性：只有在真正必要的情况下才使用全局变量

耦合性：不要改变可变类型的参数，除非调用者希望这样做

耦合性：避免直接改变另一个文件模块中的变量

聚合性：每一个函数都应有一个单一的、统一的目标

参考

Mark Lutz《Python学习手册》