python 中的匿名函数的使用
匿名函数优点：
- 使用Python写一些脚本时，使用lambda可以省去定义函数的过程，让代码更加精简。- 对于一些抽象的，不会被别的地方再重复使用的函数，有时候函数起个名字也是个难题，使用lambda不需要考虑命名的问题
- 使用lambda在某些时候然后代码更容易理解
#coding=gbk
# #python 中的匿名函数的使用
# 匿名函数优点：
# - 使用Python写一些脚本时，使用lambda可以省去定义函数的过程，让代码更加精简。
# - 对于一些抽象的，不会被别的地方再重复使用的函数，有时候函数起个名字也是个难题，使用lambda不需要考虑命名的问题
# - 使用lambda在某些时候然后代码更容易理解
def fun(x,y):
return x*y
print(fun(2,4))
r = lambda x,y:x*y
print(r(2,4))
# 格式：
# lambda 参数列表：return [表达式] 变量
# 由于lambda返回的是函数对象（构建的是一个函数对象），所以需要定义一个变量去接收
#对字典进行排序
data = [{"name":"wang","age":10},{"name":"xiaoming","age":20},{"name":"banzhang","age":10}]
data.sort(key = lambda x: x['age'])
print(data)
# [{'name': 'wang', 'age': 10}, {'name': 'banzhang', 'age': 10}, {'name': 'xiaoming', 'age': 20}]
#把lambda当做一个变量
def test(a,b,func):
result = func(a,b)
return result
num = test(12,23,lambda x,y:x+y)
print(num) #35
#可以直接在后面传参
c = (lambda x, y :x if x > y else y )(12,19)
print(c) #19，直接判断数字的大小
print((lambda x:x**3)(3)) #27
lambda 结合 reduce函数，reduce（）只返回一个数值
#lambda返回的值，可以结合map ，reduce，filter内置函数使用
# 在Python 3里，reduce()函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在fucntools模块里
from functools import reduce
# reduce(function, sequence, starting_value)：对sequence中的item顺序迭代调用function，
# 如果有starting_value，还可以作为初始值调用。function接收的参数个数只能为2，先把sequence中第一个值和第二个值当参数传给function，
# 再把function的返回值和第三个值当参数传给function，然后只返回一个结果。
#即 先计算 0 +1 = 1，再将x = 1，y = 2计算x+y 的值
s = reduce(lambda x,y:x+y, range(101))
print(s) #5050
s1 = reduce(lambda x, y: x+y ,range(101), 50)
print(s1) # 5100, 最后一个数可作为要进行相加的数
lambda 结合 map函数，map（）函数返回一个list列表
# map(function, sequence) ：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果function(item)组成一个List返回。
#返回的是一个列表list
m = map(lambda x: x * x, range(5))
print(list(m)) #[0, 1, 4, 9, 16]
m1 = map(lambda x,y :x+y-3,range(3),[7,8,9])
print(list(m1)) #[4, 6, 8]
lambda 结合 filter函数，filter（）函数
返回执行结果为TRUE的入参
#filter(function, sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，
# 将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple（取决于sequence的类型）。
f = filter(lambda x:x % 3 == 0,range(10))
print(list(f)) # [0, 3, 6, 9]