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在开发当中，一次使用的函数或者是我们不想命名的函数，我们可以写成 匿名函数 。这篇博客来分享一下 Python 匿名函数 。
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匿名函数是通过 lambda 关键字创建，而不是 def 关键字。
在Python语言中除了def语句用来定义函数之外，还可以使用匿名函数lambda，它是Python一种生成函数对象的表达式形式。匿名函数通常是创建了可以被调用的函数，它返回了函数，而并没有将这个函数命名。lambda有时被叫做匿名函数也就是这个原因，需要一个函数，又不想动脑筋去想名字，这就是匿名函数。
#-*- coding:utf-8 -*-
#__author__ = ""
# 普通python函数
def func(a,b,c):
return a+b+c
print func(1,2,3)
# 返回值为6
# lambda匿名函数
f = lambda a,b,c:a+b+c
print f(1,2,3)
# 返回结果为6
# 注意观察上面的Python示例代码，f = lambda a,b,c:a+b+c 中的关键字lambda表示匿名函数，
# 冒号:之前的a,b,c表示它们是这个函数的参数。
# 匿名函数不需要return来返回值，表达式本身结果就是返回值。
python中，匿名列表就是匿名函数，顾名思义，就是没有名字的函数。
它主要用在那些只使用一次的场景中。如果我们的程序中只需要调用一次某个简单逻辑，把它写成函数还需要先定义、取函数名字等一些列操作，这种场景下使用匿名函数往往能够让你的程序更加简单。
匿名函数还有名称，叫做lambda。匿名函数格式如下：lambdaarg1，arg2...，argN:expression，它常用格式是lambda关键字+逗号分隔的参数+冒号+表达式。
在Python中，lambda函数是一个简单的匿名函数。该函数没有函数名，它可以有多个参数，但函数只由一个表达式构成。
lambda函数具体的格式如下：
lambda 参数 : 表达式
其中, lambda 是关键字， 参数 是函数的参数，可以有0至多个。冒号后面是表达式，也是该函数中的唯一的表达式，lambda函数会返回该表达式的返回值。
我们来看一个具体的例子。
在上述代码中，number1, number2是lambda函数的参数，number1**2+number**2是函数的表达式，该函数返回number1, number2两个数的平方和。
上述代码创建了一个lambda函数后将其赋值给变量sum_square, 在print函数中通过sum_square来调用这个lambda函数。
上述的lambda函数完全可用标准的函数来实现，我们可以将上述代码改写成下面的代码。
在代码中，定义了函数sum_square，该函数包含两个参数，并执行一条语句并将该语句的执行结果作为函数返回值。通过上述代码可以帮助我们更直观地理解lambda函数。
lambda函数的可读性较差，那么为什么要有这样奇怪的匿名函数呢？这个要从lambda的使用场合说起。我们来看下面的代码。
上述代码定义了一个数值列表，调用python的内置函数filter来生成一个新的迭代器。 filter函数的第一个参数为一个函数，用于决定过滤的方法；第二个参数为一个可迭代的对象如列表、集合等。filter函数返回一个新的迭代器, 用于获得满足第一个函数为真的所有元素。在上述代码中，我们给filter传递的第一个参数是一个匿名函数：lambda number:number%3==0， 该函数在一个数整除3时为True，否则为False. filter函数会创建一个新的迭代器，通过调用上述匿名函数来判断该元素是否满足条件,得到所有3的倍数的数。
当然，上述代码也可以使用正常的函数方式来实现,如下所示：
我们可以看到，所有匿名函数的功能都可以通过标准函数来实现。匿名函数常在调用其它函数（如filter, map等）时作为参数使用。使用匿名函数可以使代码更为精简。匿名函数主要用于完成简单的任务，如果匿名函数过于复杂，会导致可读性较差，调试起来也比较困难，因此，强烈不建议使用lambda写天书般的代码。总之，要根据实际情况决定是否使用匿名函数。
当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。
在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * x
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：
f = lambda x: x * x
f
function lambda at 0x10453d7d0
f(5)
25
同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y
小结
Python对匿名函数的支持有限，只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。
希望能帮到你！
在前面已经多次提到函数这个概念，之所以没有解释什么是函数，是因为程序中的函数和数学中的函数差不多，如input()、range()等都是函数，这些都是Python的标准函数，直接使用就可以了。根据需要，用户也可以自定义函数。
12.1 函数
函数的结构：
def 函数名(参数)：
函数体
return 返回值
例如：数学中的函数f(x)=2x+5在Python中可以定义如下：
def f(x):
y=2*x+5
return(y)
如果x取值为3，可以使用如下语句调用函数：
f(3)
下面给出完整的程序代码：
def f(x):
y=2*x+5
return(y)
res=f(3)
print(res)
运行结果：11
如上例中的x是函数f(x)的参数，有时也被称为形式参数（简称形参），在函数被调用时，x被具体的值3替换y就是函数的返回值，这个值3也被称为实际参数（简称实参）。
上例中的y是函数f(x)的返回值。并不是所有的函数都有参数和返回值。如下面的函数：
def func():
print('此为无参数传递、无返回值的函数')
func()
输出结果：此为无参数传递、无返回值的函数
可以看出，该函数func()无参数，故调用时不用赋给参数值。
函数也可以有多个参数，如f(x,y)=x²+y²，可用Python语言定义如下：
def f(x,y):
z=x**2+y**2
return z
print(f(2,3)) #调用函数f(x,y)
输出结果：13
也可以通过直接给参数列表中的参数赋值的方法，为参数添加默认值，如果用户赋予参数值，则按照用户赋值执行，否则使用默认值。例如：
def f(x,y=3):
z=x**2+y**2
return z
若调用时参数列表为（2,1），即x赋值为2，y赋值为1：
print(f(2,1))
输出结果为：5
若调用时参数列表为（2），即x赋值为2，y赋值省缺，则y使用默认值：
print(f(2))
输出结果为：13
回调函数，又称函数回调，是将函数作为另一函数的参数。
例如：
def func(fun,m,n):
fun(m,n)
def f_add(m,n):
print('m+n=',m+n)
def f_mult(m,n):
print('m*n=',m*n)
func(f_add,2,3)
func(f_mult,2,3)
输出结果：
m+n= 5
m*n= 6
在f_add(m,n)和f_mult(m,n)被定义前，func(fun,m,n)中的fun(m,n)就已经调用了这两个函数，即“先调用后定义”，这也是回调函数的特点。
如果无法预知参数的个数，可以在参数前面加上*号，这种参数实际上对应元组类型。譬如，参会的人数事先不能确定，只能根据与会人员名单输入：
def func(*names):
print('今天与会人员有：')
for name in names:
print(name)
func('张小兵','陈晓梅','李大海','王长江')
运行后，输出结果为：
今天与会人员有：
张小兵
陈晓梅
李大海
王长江
参数为字典类型，需要在参数前面加上**号。
def func(**kwargs):
for i in kwargs:
print(i,kwargs[i])
func(a='a1',b='b1',c='c1')
输出结果为：
a a1
b b1
c c1
一个有趣的实例：
def func(x,y,z,*args,**kwargs):
print(x,y,z)
print(args)
print(kwargs)
func('a','b','c','Python','is easy',py='python',j='java',ph='php')
输出结果：
a b c # 前三个实参赋给前三个形参
('Python', 'is easy') # *args接收元组数据
{'py': 'python', 'j': 'java', 'ph': 'php'} # **kwargs接收字典数据
12.2 变量的作用域
变量的作用域即变量的有效范围，可分为全局变量和局部变量。
局部变量
在函数中定义的变量就是局部变量，局部变量的作用域仅限于函数内部使用。
全局变量
在主程序中定义的变量就是全局变量，但在函数中用关键字global修饰的变量也可以当做全局变量来使用。
全局变量的作用域是整个程序，也就是说，全局变量可以在整个程序中可以访问。
下面通过实例去讨论：
程序1：
a=1 # a为全局变量
def a_add():
print('a的初值：',a) # 在函数中读取a的值
a_add() # 调用函数a_add()
a+=1 # 主程序语句，a增加1
print('a现在的值是：',a) # 主程序语句，读取a的值
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
这个结果和我们想象的一样，全局变量a既可以在主程序中读取，也可以在子程序（函数）中读取。
程序2：
a=1
def a_add():
a+=1
print('a的初值：',a)
a_add()
print('a现在的值是：',a)
运行程序1时出现如下错误提示：
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
意思是：局部变量'a'在赋值之前被引用。
从语法上来讲，该程序没有错误。首先定义了一个全局变量a并赋值为1，又定义了一个函数a_add()，函数内的语句a+=1就是出错的根源，虽然我们的初衷是想让全局变量a的值增加1，但从错误提示看，这个语句中的a并不是全局变量，而是局部变量。看来，在函数中读取全局变量的值是没有问题的（在程序1中已经得到了验证），但要在函数中改变全局变量的值是不行的（在程序2的错误提示a+=1中的a 是局部变量，而非全局变量）。
怎样解决这个问题？
程序3：
a=1
def a_add(x):
x+=1
return x
print('a的初值：',a)
a=a_add(a)
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
结果的确是正确的，但在函数a_add(x)中没有调用变量a（没有出现变量a）。
程序4：
a=1
def a_add(a):
a+=1
return a
print('a的初值：',a)
a=a_add(a)
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
对比程序4和程序3不难发现，其实程序4只是简单的把函数的参数x变成了a，这个a的实质和程序3中的x还是一样的。这进一步证实，函数中的a是局部变量，与主程序的全局变量a有着本质的区别。
程序5：
a=1
def a_add():
global a
a+=1
print('a的初值：',a)
a_add()
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
程序5和程序2相比较，仅仅是在函数中添加了一个定义“global a”，此时的局部变量a就可以当做全局变量使用，由于它和全局变量a同名，自然也就不用区分a究竟是全局变量还是局部变量了，在主程序和该函数内都可以访问、修改变量a的值了。
虽然使用global可使变量使用起来非常方便，但也容易引起混淆，故在使用过程中还是谨慎为好。
12.3 函数的递归与嵌套
递归，就是函数调用它自身。递归必须设置停止条件，否则函数将无法终止，形成死循环。
以计算阶乘为例：
def func(n):
if n==1:
return 1
else:
return n*func(n-1) #func( )调用func( )
print(func(5))
运行结果为：120
嵌套，指在函数中调用另外的函数。这是程序中常见的一种结构，在此不再赘述。
匿名函数
Python中可以在参数前加上关键字lambda定义一个匿名函数，这样的函数一般都属于“一次性”的。
例如：
程序1：这是一个常规的函数定义和调用。
def f_add(x,y):
return x+y
print(f_add(2,3))
输出结果：5
程序2：使用lambda定义匿名函数。
f_add=lambda x,y:x+y
print(f_add(2,3))
输出结果：5
从上面的代码可以看出，使用lambda仅仅减少了一行代码。f_add=lambda x,y:x+y中的f_add不是变量名，而是函数名。程序1和程序2的print( )语句中的参数都是一样的——调用函数f_add( )。所以，匿名函数并没有太多的优点。