内容来源于网络，本人只是在此稍作整理，如有涉及版权问题，归小甲鱼官方所有。
练习题（来自小甲鱼官方论坛）
0.请使用lambda表达式将下边函数转变为匿名函数？
def fun_A(x,y=3):
return x*y
答：
lambda x, y = 3 : x * y
1.请将下边的匿名函数转变为普通函数？
lambda x:x if x%2 else None
答：
def odd(x):
if x%2:
return x
else:
return None
2.感受一下使用匿名函数后给你的编程生活带来的变化？
答：
1.Python写一些执行脚本时，使用匿名函数就可以省下定义函数过程，比如说我们只是需要写个简单的脚本来管理服务器时间，我们就不需要专门定义一个函数然后再写调用，使用匿名函数就可以使得代码更加精简。
2.对于一些比较抽象并且整个程序执行下来只需要调用一两次的函数，有时候给函数起个名字也是比较头疼的问题，使用匿名函数就不需要考虑命名的问题了。
3.简化代码的可读性，由于普通的屌丝函数阅读经常要跳到开头def定义部分，使用匿名函数函数可以省去这样的步骤。
3.用filter()函数和lambda表达式快速求出100以内所有3的倍数？
答：
a = list(filter(lambda x:x%3 == 0,range(1,100)))
print(a)
b = list(filter(lambda x:not(x%3),range(1,100)))
print(b)
c = list(filter(lambda x:x if x%3==0 else None,range(100)))
print(c)
4. 还记得列表推导式吗？完全可以使用列表推导式代替filter()和lambda组合，你可以做到吗？
答：
[x for x in range(1,100)if x%3==0]
5. 还记得zip吗？使用zip会将两数以元祖的形式绑定在一块，例如：
>>> list(zip([1,3,5,7,9],[2,4,6,8,10]))
[(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8), (9, 10)]
但如果我希望打包的形式是灵活多变的列表而不是元祖（希望是[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]这种形式），你能做到吗？（采用map和lambda的表达式）
答：
list(map(lambda x,y : [x,y],[1,3,5,7,9],[2,4,6,8,10]))
注意：强大的map()后边是可以接受多个序列作为参数的。
补充下内置zip()函数的知识点：zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
注意：zip 方法在 Python 2 和 Python 3 中的不同：在 Python 3.x 中为了减少内存，zip() 返回的是一个对象。如需展示列表，需手动 list() 转换。
>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b) # 返回一个对象
>>> zipped
<zip object at 0x103abc288>
>>> list(zipped) # list() 转换为列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> list(zip(a,c)) # 元素个数与最短的列表一致
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> a1, a2 = zip(*zip(a,b)) # 与 zip 相反，*zip 可理解为解压，返回二维矩阵式
>>> list(a1)
[1, 2, 3]
>>> list(a2)
[4, 5, 6]
>>>
6.请目测一下表达式会打印什么？
def make_repeat(n):
return lambda s:s*n
double=make_repeat(2)
print(double(8))
print(double('fishC'))
输出：
16
fishCfishC
7.请写下这一节课你学习到的内容：格式不限，回忆并复述是加强记忆的好方式！
- lambda表达式的作用：
1）Python写一些执行脚本时，使用lambda就可以省下定义函数的过程，比如说我们只是需要写一个简单的脚本来管理服务器时间，我们就不需要专门定义一个函数然后再写调用，使用lambda就可以使得代码更加精简。
2）对于一些比较抽象并且整个程序执行下来只需要调用一两次的函数，有时候我们个函数起个名字也是比较头疼的问题，使用lambda就不需要考虑命名问题。
3）简化代码的可读性，由于普通的函数阅读经常要跳到开头def定义部分，使用lambda函数可以省去这样的步骤。 - 2、两个重要的BIF
1）filter(function or None,iterable)：两个参数为函数和可迭代的序列，函数定义了过滤的规则，默认过滤出真的部分。
>>> list(filter(lambda x : x % 2, range(10)))
[1, 3, 5, 7, 9]
>>> list(filter(None,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, False, True]))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, True]
2）map(function or None,iterable)：同filter()的两个参数相同，这个内置函数的作用是：将序列的每一个元素作为函数的参数进行运算加工，直到可迭代序列的每个元素都加工完毕，返回所有加工后的元素构成的新序列。
>>> list(map(lambda x : x * 2, range(10)))
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
