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一个语法，三个特性，四个用法，一个争论

lambda表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数。

lambda所表示的匿名函数的内容应该是很简单的，如果复杂的话，干脆就重新定义一个函数了，使用lambda就有点过于执拗了。

lambda就是用来定义一个匿名函数的，如果还要给他绑定一个名字的话，就会显得有点画蛇添足，如下所示：

add = lambda x, y : x+y
add(1,2)
>>3  

那么到底要如何使用lambda表达式呢？

1、应用在函数式编程中

Python提供了很多函数式编程的特性，如：map、reduce、filter、sorted等这些函数都支持函数作为参数，lambda函数就可以应用在函数式编程中。如下：

需求：将列表中的元素按照绝对值大小进行升序排列

list1 = [3,5,-4,-1,0,-2,-6]
sorted(list1, key=lambda x: abs(x))

当然，也可以如下：

list1 = [3,5,-4,-1,0,-2,-6]
def get_abs(x):
    return abs(x)
sorted(list1,key=get_abs)

还有filter, map, reduce。

from functools import reduce 
foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27]
print (list(filter(lambda x: x % 3 == 0, foo)))
>>[18, 9, 24, 12, 27]

print (list(map(lambda x: x * 2 + 10, foo)))
>>[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64]

print (reduce(lambda x, y: x + y, foo))
>>139

上面例子中的map的作用，非常简单清晰。但是，Python是否非要使用lambda才能做到这样的简洁程度呢？在对象遍历处理方面，其实Python的for..in..if语法已经很强大，并且在易读上胜过lambda。
比如上面map的例子，可以写成:

print ([x * 2 + 10 for x in foo])

非常的简洁，易懂。filter的例子可以写成:

print ([x for x in foo if x % 3 == 0]) 

同样也是比lambda的方式更容易理解。

只不过这种方式的代码看起来不够Pythonic

2、应用在闭包中

def get_y(a,b):
     return lambda x:ax+b
y1 = get_y(1,1)
y1(1)
>>2

当然，也可以用常规函数实现闭包，如下：

def get_y(a,b):
    def func(x):
        return ax+b
    return func
y1 = get_y(1,1)
y1(1) 

>>2

只不过这种方式显得有点啰嗦。

Python之禅中有这么一句话：Explicit is better than implicit（明了胜于晦涩），就是说那种方式更清晰就用哪一种方式，不要盲目的都使用lambda表达式。

3. 新浪lambda面试题

li = [lambda :x for x in range(10)]

判断下li的类型？li里面的元素为什么类型？

print(type(li))
print(type(li[0]))

>><class 'list'>
>><class 'function'>

可以看到li为列表类型，list里面的元素为函数，那么打印list里面第一个元素的返回值，此时返回值为多少？

li = [lambda :x for x in range(10)]
res = li[0]()
print(res)

>>9

首先明白一点，很基础也是很重要的一点就是函数在调用的时候执行
一句一句分析
li = [lambda :x for x in range(10)]
这是一个列表解析表达式，每个元素都是一个函数，每个函数返回的是x的值。for x in range(10)会循环10次，直到x=9结束，所以x的值是9，然后生成一个函数列表，每个函数的功能是返回x的值。
res = li[0]()
此时，调用函数列表中的第一个函数，也就是返回x的值，而x的值上面已经知道了就是9
所以最后输出的是9
所以最重要的一点就是，在列表解析式中，循环10次生成的只是函数，不会返回x的值因为还没有调用，也就是还没执行

4. 一行代码实现quicksort

quick_sort=lambda l:l if len(l)<=1 else quick_sort([x for x in l[1:] if x<l[0]])+[l[0]]+quick_sort([x for x in l[1:] if x>=l[0]]) 

quick_sort([10,8,3,-1,1999,2,3])
>>[-1, 2, 3, 3, 8, 10, 1999]