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14.4.1 理解匿名函数
匿名函数，从其字面意思来进行理解。所谓的匿名即不具名，没有名称。匿名函数，也就是没有函数名的函数。
在Python中，通过lambda表达式来定义匿名函数。
14.4.2 lambda表达式
关于lambda表达式，可以在交互模式中执行help("lambda")来查看其定义 ：
>>> help("lambda")Lambdas*******lambda_expr ::= "lambda" [parameter_list] ":" expressionlambda_expr_nocond ::= "lambda" [parameter_list] ":" expression_nocondLambda expressions (sometimes called lambda forms) are used to createanonymous functions. The expression "lambda parameters: expression"yields a function object. The unnamed object behaves like a functionobject defined with:def <lambda>(parameters):return expressionSee section Function definitions for the syntax of parameter lists.Note that functions created with lambda expressions cannot containstatements or annotations.Related help topics: FUNCTIONS
从help("lambda")的输出，我们可以知道lambda表达式用来创建匿名函数：
Lambda expressions (sometimes called lambda forms) are used to create anonymous functions.
lambda表达式的语法结构：
lambda parameters: expression
parameters表示函数的形参列表，参数以逗号进行分隔，形参列表与具名函数一样，可以为空。expression表示你要实现的表达式的代码逻辑，表达式的值会直接返回给函数调用方，无需通过return进行返回。
具名函数即为有函数名的函数。通过def来定义的函数，就叫具名函数。
为便于同学们对匿名函数进行理解，现在分别使用具名函数，匿名函数来编写一段相同逻辑的代码：
# __desc__ = 使用具名函数和匿名函数来编写一段相同逻辑的代码 # 1. 定义具名函数accumulate，将参数进行累加 def accumulate(small, large): return small + large x = 1 y = 2 z = accumulate(x, y) # z的输出为3 # 2. 定义匿名函数，将参数进行累加 # 由于是匿名函数，所以不能直接调用该匿名函数，需要将匿名函数保存到一个变量中， # 再进行调用 anonymous_accumulate = lambda x, y:x+y # 通过变量来调用匿名函数时，与具名函数的调用方式一样 z = anonymous_accumulate(x, y) # z的输出为3在上文代码中定义了一个匿名函数，然后将其赋值到变量anonymous_accumulate中。Python中的变量，是一个存储内存地址的容器，变量anonymous_accumulate实际保存的是匿名函数的内存地址。Python在执行匿名函数时，先从变量中取出匿名函数的内存地址，然后再进行调用。
14.4.3 lambda表达式与具名函数
lambda表达式与具名函数相比，在形式上更加简单，只需一行代码就能搞定。但也同时限制了lambda表达式不能实现复杂的代码逻辑。如要实现复杂的代码逻辑，还应当使用具名函数。lambda表达式使用起来很灵活，可以作为参数传递，作为返回值来传回给调用方，也可以直接嵌入到其它数据结构中。
(1) 使用lambda表达式作为参数的默认值
代码实例：
# __desc__ = 使用lambda表达式作为默认参数 # 1. 定义具名函数accumulate，将参数进行累加 def accumulate(small, large， add_weight=lambda x:x+1): """参数add_weight的默认值为一个匿名函数""" small = add_weight(small) return small + large x = 1 y = 1 z = accumulate(1,2) # z的输出为4如果使用具名函数的话，就没有这样的灵活性。当然我们在调用的时候，也可以直接将具名函数作为参数进行传递：
# __desc__ = 使用lambda表达式作为默认参数 # 1. 定义具名函数accumulate，将参数进行累加 def accumulate(small, large， add_weight=lambda x:x+1): """参数add_weight的默认值为一个匿名函数""" small = add_weight(small) return small + large # 使用def定义一个加权函数 def add_weight(x): return x+1 x = 1 y = 1 # 将具名函数add_weight作为参数进行传递 z = accumulate(1,2, add_weight) # z的输出同样为4(2) 将lambda表达式嵌入到字典结构中
代码实例：
# __desc__ = 将lambda表达式嵌入到字典结构中
# 定义一个commands字典，表示各种命令
commands = {"add": lambda x,y:x+y, "sub": lambda x, y:x-y}
x = 1
y = 2
# 1.执行加法运算
z = commands["add"](x,y)
# z的输出为3
# 2.执行减法运算
z = commands["sub"](x,y)
# z的输出为-1(3) 将lambda表达式作为返回值代码实例：
# __desc__ = 将lambda表达式作为值进行返回 # 在具名函数中返回lambda表达式 def get_accumulate_lambda(x,y): initial_value = 2020 return lambda :x+y+initial_value accumulate = get_accumulate_lambda(0,1) z = accumulate() # z的输出为2021当然，也可以直接将具名函数作为返回值进行返回，但不如匿名函数这样简洁。
代码实例：
# __desc__ = 将lambda表达式作为值进行返回 # 在具名函数中返回lambda表达式 def get_accumulate(x,y): # 在函数中定义函数 def accumulate(): initial_value = 2020 return x+y+initial_value # 定义的函数作为返回值进行返回 return accumulate accumulate = get_accumulate(0,1) z = accumulate() # z的输出为2021上文的代码实例中，定义的accumulate其实是一个闭包函数。关于闭包函数，会在函数的高级用法中进行详细讲解。
14.4.4 知识要点
(1) 匿名函数，即不具名，没有函数名的函数。(2) 在Python中通过lambda表达式来定义匿名函数。使用匿名函数时，要先通过变量来保存匿名函数的地址。这样就可以在下文中进行调用。(3) lambda表达式与具名函数相比，在形式上更加简单，只需一行代码。
14.4.5 最具实力的小班培训
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