Python里的匿名函数(lambda)与apply(),filter() ,map(),reduce(),以及函数的可变长参数
lambda: 提到 Lambda演算,更多时候是与函数式编程纠缠在一起的。这种设计思想讲究抛弃变量和状态,使用纯函数的递归系统来构建程序(个人理解)。虽然函数式编程与 Python 的面向对象背道而驰,但并不妨害 Python 借鉴其中某些有价值的内容。即是说,并不能因为 lambda 的存在就认为 Python 是一门函数式编程语言,它只是因为在某些细节上显得更有效率而被引入的。比如 Python 里用 lambda 来定义匿名函数,并与标题中提到的 apply() 等内建函数一起构建一些程序结构。 匿名函数与标准方式声明的函数区别在于,不需要使用 def 语句,也不需要一个名字来引用它。使用 lambda 语句可以直接得到一个函数对象,它的语法是: lambda [arg1[,arg2…]]: expression 参数可有可无,冒号后面是一个表达式,函数的作用就是返回这个表达式的值。在 def 语句下等同于: def func([arg1[,arg2…]]):return expression 可以看到 lambda 函数没有中间状态,也不适合构建过于复杂的函数,因为它的函数体只有一个表达式。所以应用 lambda 的场合更多是构建一些临时的、简单的和无需复用小函数。虽然原则上可以给 lambda 函数起别名,就像下面这样,以备后续引用。但如果你打算重复利用这个函数