前言

嗨！大家好哇，一星期没见了，后台收到朋友的留言以为我停更了....哇哈哈哈时间永远留不住，在春节期间，拥有这么多空闲时间的你，有木有好好充电呢？让我们继续回归python小课堂之路，本章为进阶篇，介绍的是匿名函数与高阶函数。

匿名函数之 lambda 表达式

见名知意，所谓的匿名函数就是没有名字的函数。我们平时所写的函数都是带有名字和参数的，并且有返回值，而匿名函数的写法却非常简洁，对于初学者而言，代码的阅读性可能会较差一些，但是多加实践，看习惯了之后就能明白所谓的lambda表达式是什么意思了！接下来还是用示例说话，场景是这样的：有个函数，传入两个参数a和b，在函数内部将他们做差，并将结果返回。

示例1 - 普通函数：

示例2 - 匿名函数：

解释一下上面的案例，使用 python 中的 lambda 关键词来定义匿名函数，参数在冒号前面，表达式在冒号后面，将整个 lambda 表达式赋予一个变量sub，通过调用sub传入参数得到结果result，与普通函数得到一致的结果。

匿名函数的写法，通过关键词 lambda 来表示匿名，基于数学中的λ演算得名。lambda表达式完整的写法公式如下：

什么意思呢？通过 lambda 后面跟上传入的参数，加上冒号，以及冒号后面的表达式组成了匿名函数，注意：冒号后面一定要是表达式！

表达式意味着，如果我们写成赋值语句或者for循环语句等非表达式语句，那么 lambda 表达式则会报错！如下：

所以由此引出了匿名函数 lambda 中常用的三元表达式。

示例3 - Python的三元表达式：

假设现在有两个变量，a = 1，b = 2，请使用一行代码来判断 a 小于 b ，若 a 小于 b 为真，则将 a 的值返回。

result 这一行就是所谓的 Python 中的三元表达式，用中文描述一下就是：

高阶函数

高阶函数，Python中自带了一些高阶特性的函数，在某些特定场景下非常实用，这里举几个常用的，当然也会结合具体场景去说，毕竟要结合使用不能滥用！

1. map 函数

map 函数，map中文意思是地图的意思，但是在程序中代表映射的意思。高中学过的映射，不知大家是否还记得！跟那个意思差不多。。。

场景如下：现在有一个 list_a ，它其中的包含着 1~6 的数字，请将此集合中的数字都乘以 2 ，最终得到的结果组成一个新的 list_b。

不使用 map ，你会怎么做呢？思考一下，然后再看下面的答案：

通过 for 循环取出 list 每个值，在对其调用乘2的函数，最后将结果进行拼接，得到 list_b 。

使用 map 函数之前，先了解下 map 函数语法：

map(function, iterable, ...)

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

可以看到，素质三连print！得到的结果，map返回的结果是一个 map 对象，而它本身的类型就是 map，将其转化为 list，可以得到与不用 map 函数时的一样结果！

实际上，如果会活学活用的话，还可以将上述代码进行缩减，用我们刚学过的 lambda 表达式来完成！

将普通函数注释掉，使用匿名函数来完成，实际上就3行代码即可完成，如下：

如果有多个参数作为匿名函数的入参如何写呢？

可以使用 pycharm 自带的源码查看功能，查看 map 函数的定义，按住 Ctrl 点击 map 即可：

map 第一个参数传入函数名称，第二个传入的是一个可以迭代的对象，例如list，而用红框标出来的其中包括了一个 * 号，在Python中参数前面跟一个星号代表多个形参的意思。所以我们可以写法如下，当有两个相同 list 时，多次传入 map 函数中即可：

现在是相同的个数的 list ，如果要是不同个数内容的 list 会如何？做个实验，将 list_b 的个数改为 10 个观察下：

可以看到，即使两个不同内容的list进行map计算，最终结果也会根据内容少的list得到最终结果，也就是只进行前6位的计算。

2. reduce 函数

reduce 函数不能直接进行引用，在 Python3 中，reduce() 函数已经被从全局命名空间里移除了，它现在被放置在 functools 模块里，如果想要使用它，则需要通过引入 functools 模块来调用 reduce() 函数，还是先来看下 reduce 函数的语法使用：

reduce(function, iterable[, initializer])

function -- 函数，有两个参数

iterable -- 可迭代对象

initializer -- 可选，初始参数

函数将一个数据集合(链表，元组等)中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。

老规矩，点进去看源码，其中有官方的文档注释：

咱们就用它注释中的例子来实践一下，作为 reduce 的第一个函数，入参必须是两个参数，否则会报错，例如下面：

改成官方例子：

素质二连，print出结果，可以看到这次与 map 函数不同，返回的结果是一个计算后的整数 15 ！这个 reduce 函数是怎么算出来的呢？仔细看过注释的同学一定知道怎么来的了，实际上就是这样来的：

第一次计算时，x = 1，y = 2，于是将 1 + 2 = 3 的结果作为下一次调用时入参的x，而第二次计算时的 y 则是列表中的数字3 ......以此类推。

(1+2) --> ((1+2)+3) --> .... --> ((((1+2)+3)+4)+5)

reduce 函数是一个连续计算的函数！

再来看下 reduce 函数的第三个参数，初始化第一个入参值：

这个计算的顺序则是第一次 x = 10，y = 1，将 x+y 的值 11 赋予第二次计算的 x 作为入参，第二次计算时的 y = 2，第二次计算结果等于 11 + 2 = 13 .... 以此类推。

(10+1) --> (10+1)+2) --> ((10+1)+2)+3) .... --> ((((10+1)+2)+3)+4)+5)

3. filter 函数

filter 函数，这个英文单词的中文含义是过滤的意思。依然是看下官方语法：

filter(function, iterable)

function -- 判断函数。

iterable -- 可迭代对象。

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。 该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。

示例，请将下面的 list 中为小写字母的字符串提取出来，生成一个新的列表：

思考一下再看答案哟：

结果如上图，通过字符串的自带函数，islower() 可以判断字符串是否是小写字母，若是小写字母则返回一个 True ，可以看到笔者的 lambda 表达式用了一个三元表达式的写法，来过滤掉了原列表的大写字母，是不是很简洁呢！毕竟人生苦短，我用Python啊！

map - reduce 扩展知识

map / reduce 实际上是大数据中的一个编程模型，其中 map 代表映射的意思，reduce 代表归约的意思，而这个模型主要是用来进行并行计算的！可以用一张图来看生动的看下 hadoop (Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。)中的 map / reduce：

做三明治，用到了各种蔬菜，首先我们先将每个蔬菜切碎，通过map 映射成碎片，在使用 reduce 进行并行计算使之合体！

总结

说一些学习上的技巧，对于一个新的函数，首先学习看它的语法，第一时间可以去找官方文档看，比如点进去看它的官方注释，如果英文看不懂的话呢，可以去菜鸟教程上搜下，上面也是有不少官方文档的定义，都是中文教程。写到现在，大部分Python小课堂上的小实例都是非常简单的，入门与进阶通俗易懂，但是不要小瞧这些小 demo ，如果你真的把它们都弄明白了，就像前期种下一颗种子一样，稳定根基之后必将作为长成参天大树的必要前提！

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