lambda 表达式，又称匿名函数，常用来表示内部仅包含 1 行表达式的函数。如果一个函数的函数体仅有 1 行表达式，则该函数就可以用 lambda 表达式来代替。
name = lambda [list] : 表达式其中，定义 lambda 表达式，必须使用 lambda 关键字；[list] 作为可选参数，等同于定义函数是指定的参数列表；value 为该表达式的名称。
该语法格式转换成普通函数的形式，如下所示：
def name(list): return 表达式name(list)显然，使用普通方法定义此函数，需要 3 行代码，而使用 lambda 表达式仅需 1 行。
举个例子，如果设计一个求 2 个数之和的函数，使用普通函数的方式，定义如下：
def add(x, y): return x + yprint(add(3,4))7可以这样理解 lambda 表达式，其就是简单函数（函数体仅是单行的表达式）的简写版本。相比函数，lambada 表达式具有以下 2 个优势：
对于单行函数，使用 lambda 表达式可以省去定义函数的过程，让代码更加简洁；
对于不需要多次复用的函数，使用 lambda 表达式可以在用完之后立即释放，提高程序执行的性能。
使用匿名函数
特性
lambda 函数是匿名的： 所谓匿名函数，就是没有名字的函数，没有名字就代表着不必担心函数名称冲突。lambda 函数有输入和输出： 匿名函数也是一个函数对象，所以可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用函数匿名函数的输入是传入到参数列表 [list] 的值匿名函数的输出是根据表达式计算得到的值lambda 函数拥有自己的命名空间： 搜索变量的作用域顺序与之前的内容说的规则一致，也是 L –> E –> G –> B以下实例说明匿名函数的以上三个特性：
a = 10f = lambda x: x * aprint(f)print(type(f))print(f(3))<function <lambda> at ...> # 这里的 ... 指得是运行代码时分配的地址<class 'function'>30常见用法
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 lambda 函数使用场景的不同，可以将 lambda 函数的用法进行简单扩展
lambda 函数赋值给一个变量，通过变量间接调用该 lambda 函数。以下例子在定义加法函数后将其赋值给了变量 add，这样变量 add 就指向了具有加法功能的函数。 add=lambda x,y:x+yprint(add(3,4))7lambda 函数赋值给其他函数，从而将其他函数用该 lambda 函数替换。以下例子改变了内置函数 sum 的求和功能。 print(sum[1, 2, 3, 4, 5], 20)sum = lambda *args: Noneprint(sum[1, 2, 3, 4, 5], 20)35Nonelambda 函数作为参数传递给其他函数。 map() 函数：
描述：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。
map(function, iterable, ...)
function：函数iterable：一个或多个序列
Python 3.x 版本返回的是迭代器
示例：# 计算 x 的平方def square(x): return x ** 2# 一. 通过 map() 和 square() 计算列表各个元素的平方result = list(map(square, [1, 2, 3, 4, 5]))print('test_1:', result)# 匿名函数写法# 二. 通过 map() 和 lambda 计算列表各个元素的三次方result = list(map(lambda x: x ** 3, [1, 2, 3, 4, 5]))print('test_2:', result)# 三. 提供两个列表，将其相同索引位置的列表元素进行相加result = list(map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]))print('test_3:', result)# 四. 列表长度不同时，相加后的结果列表长度为较小列表的长度result = list(map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13], [2, 4, 6, 8, 10]))print('test_4:', result)result = list(map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]))print('test_5:', result)test_1: [1, 4, 9, 16, 25]test_2: [1, 8, 27, 64, 125]test_3: [3, 7, 11, 15, 19]test_4: [3, 7, 11, 15, 19]test_5: [3, 7, 11, 15, 19]sorted() 函数：
描述：sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。
sort() 的区别：sort() 是 list 的一个方法，而 sorted() 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。
list 的 sort() 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，无返回值，而内建函数 sorted() 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。
sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False)
iterable：可迭代对象。key ：主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。reverse：排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序。
返回重新排序的列表。
示例：# 通过 sorted() 排序，不改变元列表a = [4, 7, 2, 1, 3, 5, 9, 10]b = sorted(a)print('a:', a)print('b:', b)test = [('b', 6), ('c', 2), ('b', 3), ('d', 9), ('a', 10), ('f', 4), ('b', 5), ('a', 2)]# 一. 利用参数 key 和 lambda 对函数内的容器元素以下标为 0 的元素进行升序排序# 若下标为 0 的元素相同则按照原数组的先后顺序排序result = sorted(test, key=lambda x: x[0])print('test_1:', result)# 二. 利用参数 key 和 lambda 对函数内的容器元素以下标为 1 的元素进行升序排序# 若下标为 1 的元素相同则按照原数组的先后顺序排序result = sorted(test, key=lambda x: x[1])print('test_2:', result)# 三. 利用参数 key 和 lambda 对函数内的容器元素以下标为 1 的元素进行降序排序# 若下标为 1 的元素相同则按照原数组的先后顺序排序result = sorted(test, key=lambda x: x[1], reverse=True)print('test_3:', result)test_1: [('a', 10), ('a', 2), ('b', 6), ('b', 3), ('b', 5), ('c', 2), ('d', 9), ('f', 4)]test_2: [('c', 2), ('a', 2), ('b', 3), ('f', 4), ('b', 5), ('b', 6), ('d', 9), ('a', 10)]test_3: [('a', 10), ('d', 9), ('b', 6), ('b', 5), ('f', 4), ('b', 3), ('c', 2), ('a', 2)]filter() 函数：
描述：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。该函数接收两个参数，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。
filter(function, iterable)
function：判断函数。iterable：可迭代对象。
Python3.x 返回迭代器对象
示例：# 判断 x 是否是奇数def is_odd(x): return x % 2 == 1# 一. 通过 filter() 和 is_odd() 筛选列表奇数元素result = list(filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6]))print('test_1:', result)# 匿名函数写法# 二. 通过 filter() 和 lambda 筛选列表偶数元素result = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5, 6]))print('test_2:', result)test_1: [1, 3, 5]test_2: [2, 4, 6]