lambda函数也叫匿名函数，即，函数没有具体的名称。先来看一个最简单例子：
def
f(x):
return
x
**
2
print
f(
4
)
Python中使用lambda的话，写成这样
g
=
lambda
x : x
**
2
print
g(
4
)
lambda表达式在很多编程语言都有对应的实现。比如C#：
var g
=
x
=>
x
**
2
Console.WriteLine(g(
4
))
那么，lambda表达式有什么用处呢？很多人提出了质疑，lambda和普通的函数相比，就是省去了函数名称而已，同时这样的匿名函数，又不能共享在别的地方调用。其实说的没错，lambda在Python这种动态的语言中确实没有起到什么惊天动地的作用，因为有很多别的方法能够代替lambda。同时，使用lambda的写法有时显得并没有那么pythonic。甚至有人提出之后的Python版本要取消lambda。
回过头来想想，Python中的lambda真的没有用武之地吗？其实不是的，至少我能想到的点，主要有：
1. 使用Python写一些执行脚本时，使用lambda可以省去定义函数的过程，让代码更加精简。
2. 对于一些抽象的，不会别的地方再复用的函数，有时候给函数起个名字也是个难题，使用lambda不需要考虑命名的问题。
3. 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。
lambda基础
lambda语句中，冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的返回值。lambda语句构建的其实是一个函数对象，见证一下：
g
=
lambda
x : x
**
2
print
g
<
function
<
lambda
>
at
0x00AFAAF0
>
C#3.0开始，也有了lambda表达式，省去了使用delegate的麻烦写法。C#中的lambda表达式关键字是=>，看下面的一个例子：
var array
=
new
int
[] {
2
,
3
,
5
,
7
,
9
};
var result
=
array.Where(n
=>
n
>
3
);
//
[5, 6, 9]
C#使用了扩展方法，才使得数组对象拥有了像Where,Sum之类方便的方法。Python中，也有几个定义好的全局函数方便使用的，他们就是filter, map, reduce。
>>>
foo
=
[
2
,
18
,
9
,
22
,
17
,
24
,
8
,
12
,
27
]
>>>
>>>
print
filter(
lambda
x: x
%
3
==
0, foo)
[
18
,
9
,
24
,
12
,
27
]
>>>
>>>
print
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
非lambda不可？
上面例子中的map的作用，和C#的Where扩展方法一样，非常简单方便。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，并且在易读上胜过了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。
所以，什么时候使用lambda，什么时候不用，需要具体情况具体分析，只要表达的意图清晰就好。一般情况下，如果for..in..if能做的，我都不会选择lambda。
lambda broken?
在数学教学中，经常会使用到lambda，比如有一位老兄就遇到这样一个问题。他想创建一个函数数组fs=[f0,...,f9] where fi(n)=i+n. 于是乎，就定义了这么一个lambda函数：
fs = [( lambda n: i + n) for i in range( 10 )]
但是，奇怪的是，
>>>
fs[
3
](
4
)
13
>>>
fs[
4
](
4
)
13
>>>
fs[
5
](
4
)
13
结果并没有达到这位老兄的预期，预期的结果应该是：
>>>
fs[
3
](
4
)
7
>>>
fs[
4
](
4
)
8
>>>
fs[
5
](
4
)
9
问题其实出在变量i上。上面的代码换个简单的不使用lambda的缩减版本：
i
=
1
def
fs(n):
return
n
+
i
print
fs(
1
)
#
2
i
=
2
print
fs(
1
)
#
3
可见，上面没有达到预期的原因是lambda中的i使用的是匿名函数外的全局变量。修改一下：
fs
=
[(
lambda
n, i
=
i : i
+
n)
for
i
in
range(
10
)]
>>>
fs[
3
](
4
)
7
>>>
fs[
4
](
4
)
8
>>>
fs[
5
](
4
)
9
python中的reduce
python中的reduce内建函数是一个二元操作函数，他用来将一个数据集合（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 func()（必须是一个二元操作函数）先对集合中的第1，2个数据进行操作，得到的结果再与第三个数据用func()函数运算，最后得到一个结果。
如：
Python代码
1. defmyadd(x,y):
2. returnx+y
3. sum=reduce(myadd,(1,2,3,4,5,6,7))
4. printsum
#结果就是输出1+2+3+4+5+6+7的结果即28
当然，也可以用lambda的方法，更为简单：
Python代码
1. sum=reduce(lambdax,y:x+y,(1,2,3,4,5,6,7))
2. printsum
