lambda只是一個表達式，函數體比def簡單很多。
lambda的主體是一個表達式，而不是一個代碼塊。僅僅能在lambda表達式中封裝有限的邏輯進去。
lambda表達式是起到一個函數速寫的作用。允許在代碼內嵌入一個函數的定義。
如下例子：
定義了一個lambda表達式，求三個數的和。
再看一個例子：
用lambda表達式求n的階乘。
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lambda表達式也可以用在def函數中。
看例子：
這里定義了一個action函數，返回了一個lambda表達式。其中lambda表達式獲取到了上層def作用域的變量名x的值。
a是action函數的返回值，a(22)，即是調用了action返回的lambda表達式。
這里也可以把def直接寫成lambda形式。如下
zip()函數用法
zip()是Python的一個內建函數，它接受一系列可迭代的對象作為參數，將對象中對應的元素打包成一個個tuple（元組），然后返回由這些tuples組成的list（列表）。若傳入參數的長度不等，則返回list的長度和參數中長度最短的對象相同。利用*號操作符，可以將list unzip（解壓），看下面的例子就明白了：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
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對於這個並不是很常用函數，下面舉幾個例子說明它的用法：
* 二維矩陣變換（矩陣的行列互換）
比如我們有一個由列表描述的二維矩陣
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
通過python列表推導的方法，我們也能輕易完成這個任務
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另外一種讓人困惑的方法就是利用zip函數：
1 2 3 4 5 |
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這種方法速度更快但也更難以理解，將list看成tuple解壓，恰好得到我們“行列互換”的效果，再通過對每個元素應用list()函數，將tuple轉換為list
Python函數式編程——map()、reduce()
1.map()
格式：map( func, seq1[, seq2...] )
Python函數式編程中的map()函數是將func作用於seq中的每一個元素，並用一個列表給出返回值。如果func為None，作用同zip()。
當seq只有一個時，將func函數作用於這個seq的每個元素上，得到一個新的seq。下圖說明了只有一個seq的時候map()函數是如何工作的（本文圖片來源：《Core Python Programming (2nd edition)》）。
可以看出，seq中的每個元素都經過了func函數的作用，得到了func(seq[n])組成的列表。
下面舉一個例子進行說明。假設我們想要得到一個列表中數字%3的余數，那么可以寫成下面的代碼。
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3
4
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6
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# 使用map
print map( lambda x: x%3, range(6) ) # [0, 1, 2, 0, 1, 2]
#使用列表解析
print [x%3 for x in range(6)] # [0, 1, 2, 0, 1, 2]
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這里又和上次的filter()一樣，使用了列表解析的方法代替map執行。那么，什么時候是列表解析無法代替map的呢？
原來，當seq多於一個時，map可以並行地對每個seq執行如下圖所示的過程：
也就是說每個seq的同一位置的元素在執行過一個多元的func函數之后，得到一個返回值，這些返回值放在一個結果列表中。
下面的例子是求兩個列表對應元素的積，可以想象，這是一種可能會經常出現的狀況，而如果不是用map的話，就要使用一個for循環，依次對每個位置執行該函數。
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1
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print map( lambda x, y: x * y, [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # [4, 10, 18]
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上面是返回值是一個值的情況，實際上也可以是一個元組。下面的代碼不止實現了乘法，也實現了加法，並把積與和放在一個元組中。
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1
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print map( lambda x, y: ( x * y, x + y), [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # [(4, 5), (10, 7), (18, 9)]
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還有就是上面說的func是None的情況，它的目的是將多個列表相同位置的元素歸並到一個元組，在現在已經有了專用的函數zip()了。
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3
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print map( None, [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
print zip( [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
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需要注意的是，不同長度的多個seq是無法執行map函數的，會出現類型錯誤。
2.reduce()
格式：reduce( func, seq[, init] )
reduce函數即為化簡，它是這樣一個過程：每次迭代，將上一次的迭代結果（第一次時為init的元素，如沒有init則為seq的第一個元素）與下一個元素一同執行一個二元的func函數。在reduce函數中，init是可選的，如果使用，則作為第一次迭代的第一個元素使用。
簡單來說，可以用這樣一個形象化的式子來說明：reduce( func, [1, 2,3] ) = func( func(1, 2), 3)
下面是reduce函數的工作過程圖：
舉個例子來說，階乘是一個常見的數學方法，Python中並沒有給出一個階乘的內建函數，我們可以使用reduce實現一個階乘的代碼。
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2
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n = 5
print reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1)) # 120
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那么，如果我們希望得到2倍階乘的值呢？這就可以用到init這個可選參數了。
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2
3
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m = 2
n = 5
print reduce( lambda x, y: x * y, range( 1, n + 1 ), m ) # 240
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