lambda的⽤法
由于lambda语法是固定的，其本质上只有⼀种⽤法，那就是定义⼀个lambda函数。在实际中，根据这个lambda函数应⽤场景的不同，可以将lambda函数的⽤法扩展为以下⼏种：
1、将lambda函数赋值给⼀个变量，通过这个变量间接调⽤该lambda函数。
例如，执⾏语句add=lambda x, y: x+y，定义了加法函数lambda x, y: x+y，并将其赋值给变量add，这样变量add便成为具有加法功能的函数。例如，执⾏add(1,2)，输出为3。
2、将lambda函数赋值给其他函数，从⽽将其他函数⽤该lambda函数替换。
例如，为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock)，我们可以在程序初始化时调⽤：time.sleep=lambda x:None。这样，在后续代码中调⽤time库的sleep函数将不会执⾏原有的功能。例如，执⾏time.sleep(3)时，程序不会休眠3秒钟，⽽是什么都不做。
3. 将lambda函数作为其他函数的返回值，返回给调⽤者。
函数的返回值也可以是函数。例如return lambda x, y: x+y返回⼀个加法函数。这时，lambda函数实际上是定义在某个函数内部的函数，称之为嵌套函数，或者内部函数。对应的，将包含嵌套函数的函数称之
为外部函数。内部函数能够访问外部函数的局部变量，这个特性是闭包(Closure)编程的基础，在这⾥我们不展开。
4. 将lambda函数作为参数传递给其他函数。
lambda编程
部分Python内置函数接收函数作为参数。典型的此类内置函数有这些。
filter函数。此时lambda函数⽤于指定过滤列表元素的条件。例如filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3])指定将列表[1,2,3]中能够被3整除的元素过滤出来，其结果是[3]。
sorted函数。此时lambda函数⽤于指定对列表中所有元素进⾏排序的准则。例如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，其结果是[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]。
map函数。此时lambda函数⽤于指定对列表中每⼀个元素的共同操作。例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1，其结果[2, 3, 4]。
reduce函数。此时lambda函数⽤于指定列表中两两相邻元素的结合条件。例如reduce(lambda a, b: ‘{},
{}’.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])将列表 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来，其结果是’1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9’。
另外，部分Python库函数也接收函数作为参数，例如gevent的spawn函数。此时，lambda函数也能够作为参数传⼊

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