python中的lambda函数
lambda函数也叫匿名函数，即，函数没有具体的名称。先来看⼀个最简单例⼦：
1. def f(x):
2.    return x**2
3. print f(4)
Python中使⽤lambda的话，写成这样：
1. g = lambda x : x**2
2. print g(4)
lambda表达式在很多编程语⾔都有对应的实现。⽐如C#：
1. var g = x => x**2
2. Console.WriteLine(g(4))
那么，lambda表达式有什么⽤处呢？很多⼈提出了质疑，lambda和普通的函数相⽐，就是省去了函数名称⽽已，同时这样的匿名函数，⼜不能共享在别的地⽅调⽤。其实说的没错，lambda在Python这种动态的语⾔中确实没有起到什么惊天动地的作⽤，因为有很多别的⽅法能够代替lambda。同时，使⽤lambda的写法有时显得并没有那么pythonic。甚⾄有⼈提出之后的Python版本要取消lambda。
回过头来想想，Python中的lambda真的没有⽤武之地吗？其实不是的，⾄少我能想到的点，主要有：
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。
lambda基础
lambda语句中，冒号前是参数，可以有多个，⽤逗号隔开，冒号右边的返回值。lambda语句构建的其实是⼀个函数对象，见证⼀下：
1. g = lambda x : x**2
2. print g
3. <function <lambda> at 0x00AFAAF0>
C#3.0开始，也有了lambda表达式，省去了使⽤delegate的⿇烦写法。C#中的lambda表达式关键字是=>，看下⾯的⼀个例⼦：
1. var array = new int[] {2, 3, 5, 7, 9};
2. var result = array.Where(n => n > 3); // [5, 6, 9]
C#使⽤了扩展⽅法，才使得数组对象拥有了像Where,Sum之类⽅便的⽅法。Python中，也有⼏个定义好的全局函数⽅便使⽤的，他们就是filter, map, reduce。
1. >>> foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
2. >>>
3. >>> print filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)
4. [18, 9, 24, 12, 27]
5. >>>
6. >>> print map(lambda x: x * 2 + 10, foo)
7. [14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]
8. >>>
9. >>> print reduce(lambda x, y: x + y, foo)
10. 139
⾮lambda不可？
上⾯例⼦中的map的作⽤，和C#的Where扩展⽅法⼀样，⾮常简单⽅便。但是，Python是否⾮要使⽤lambda才能做到这样的简洁程度呢？在对象遍历处理⽅⾯，其实Python的for..in..if语法已经很强⼤，并且在易读上胜过了lambda。⽐如上⾯map的例⼦，可以写成：
print [x * 2 + 10 for x in foo]
⾮常的简洁，易懂。filter的例⼦可以写成：
print [x for x in foo if x % 3 == 0]
同样也是⽐lambda的⽅式更容易理解。
所以，什么时候使⽤lambda，什么时候不⽤，需要具体情况具体分析，只要表达的意图清晰就好。⼀般情况下，如果for..in..if能做的，我都不会选择lambda。
lambda broken?
在数学教学中，经常会使⽤到lambda，⽐如有⼀位⽼兄就遇到这样⼀个问题。他想创建⼀个函数数组fs=[f0,...,f9] where fi(n)=i+n. 于是乎，就定义了这么⼀个lambda函数：
fs = [(lambda n: i + n) for i in range(10)]
但是，奇怪的是：
1. >>> fs[3](4)
2. 13
3. >>> fs[4](4)
4. 13
5. >>> fs[5](4)
6. 13python中lambda怎么使用
结果并没有达到这位⽼兄的预期，预期的结果应该是：
1.
2. >>> fs[3](4)
3. 7
4. >>> fs[4](4)
5. 8
6. >>> fs[5](4)
7. 9
问题其实出在变量i上。上⾯的代码换个简单的不使⽤lambda的缩减版本：
1. i = 1
2. def fs(n):
3.    return n + i
4. print fs(1) # 2
5.
6. i = 2
7. print fs(1) # 3
可见，上⾯没有达到预期的原因是lambda中的i使⽤的是匿名函数外的全局变量。修改⼀下：
1. fs = [(lambda n, i=i : i + n) for i in range(10)]
2. >>> fs[3](4)
3. 7
4. >>> fs[4](4)
5. 8
6. >>> fs[5](4)
7. 9

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