lambda表达式又叫匿名函数，通常使用在想要临时利用某个简单功能，却又不想重新定义函数的时候。
一：lambda表达式的用法：
>>>lambda x, y : x+y
<function <lambda> at 0x102bc1c80>可见lambda表达式是python支持的一种语法，这个表达式的意思就是，传入x，y返回x+y。lambda后面紧跟输入的变量，冒号后面定义返回值。很多时候lambda表达式会与三元运算符连用，来实现一些简单的判断，例如：
>>>f = lambda x: 1 if x>5 else 4
>>>print(f(6))
1
>>>print(f(2))
4二：map，reduce，filter与lambda的配套使用：
（1）
map(function, iterable, ...)
这个函数，传入一个函数作为参数，并对所有可迭代对象中的元素使用，如下图所示：
我们就可以利用lambda表达式来执行这样的操作，例如我们想将列表中所有的元素+1
ls = [1, 2, 3, 4, 5]
print(ls)#输出为[1, 2, 3, 4, 5]
print(list(map(lambda x: x+1, ls)))#输出为[2, 3, 4, 5, 6]
（2）
filter(function, iterable)
这个函数，传入一个函数作为参数，并对所有可迭代对象中的元素使用，用来过滤，如下图所示：
例如我们想将一个列表中小于0的元素全部过滤：
ls = [1, 2, -3, 4, -5]
print(ls)#输出为[1, 2, 3, 4, 5]
print(list(filter(lambda x: x>0, ls)))#输出为[1, 2, 4]（3）
reduce(function, iterable[, initializer])这个函数，传入一个函数作为参数，并对所有可迭代对象中的元素进 行累计操作，如下图所示：
假如我们想用reduce来对数组进行累加操作：
from functools import reduce
ls = [1, 2, 3, 4, 5]
print(ls)#输出是[1, 2, 3, 4, 5]
result = reduce(lambda arg1, arg2: arg1 + arg2, ls)
print(result)#输出是15三：一些其他用法：
我在读取文件列表时，由于文件名读取后是字符串，往往排序会有一些问题，例如s_1,s_11,s_12这样的文件名会排在一起，b_2,b_21,b_24会排在一起，而我期望的是列表可以按照s_1,s_2,s_3...s_12....b_1,b_2,...b_11这样的顺序排列，即先用字母排序，再用“_”后面的数字排序，这时lambda表达式就可以排上用场了，看下面代码：
ls = ["a_1", "a_2", "a_21", "a_11", "b_1", "b_2", "b_13", "b_11", "b_21"]
sorted(ls)['a_1', 'a_11', 'a_2', 'a_21', 'b_1', 'b_11', 'b_13', 'b_2', 'b_21']我们期望的结果是：
['a_1', 'a_2', 'a_11', 'a_21', 'b_1', 'b_2', 'b_11', 'b_13', 'b_21']然后利用lambda表达式：
sorted(ls, key = lambda x: (x.split("_")[0], int(x.split("_")[1])))结果是：
['a_1', 'a_2', 'a_11', 'a_21', 'b_1', 'b_2', 'b_11', 'b_13', 'b_21']