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Lambda表达式
现在Lambda表达式非常的火热，它简化了代码的编写，Python也支持Lambda表达式，它的形式是lambda 参数列表：表达式
没有参数就不写，这里给出一个lambda表达式的例子
fn1 = lambda a, b: a if a > b else b
print(fn1(10, 20))
这段代码的内容就是判断第一个参数是否比第二个参数大，如果是就输出第一个参数，否则输出第二个参数。
lambda的参数还支持可变参数，可变参数的书写手法就是参数名前面加星号，比如：lambda **a: a
Python的高阶函数
高阶函数并不是你想象的很高级，只是Python为我们提供的一些方便我们使用的方法，比如abs()求绝对值，round()进行四舍五入取值。
map()函数对列表每个元素操作
map()函数有两个参数，第一个参数是需要调用的函数，第二个参数是个列表，作用就是列表中的所有元素依次调用这个函数，形成一个map对象，可以使用list()函数转换为列表。对于map()函数的使用，我们同样举一个例子看一下：
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
def func(x):
return x ** 3
result = map(func, list1)
print(list(result))
这一段是对map()方法的使用，作用就是将列表中的元素都进行三次方后输出
filter()函数过滤列表数据
filter()方法是对列表的过滤的方法，它同样有两个参数，第一个参数是列表中元素需要调用的函数，这个函数用来判断元素是否满足某种条件，如果不满足会过滤掉，第二个参数是列表，结果会形成一个filter对象，可以转换为列表。
def func(x):
return x % 3 == 0
result = filter(func, list1)
print(result)
print(list(result))
reduce()对列表元素函数累计操作
还有个有意思的函数是reduce()函数，它的作用是将列表的元素进行累计操作，
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
import functools
def func(a, b):
return a * b
result = functools.reduce(func, list1)
print(result)
这段代码的内容是就是对列表元素累乘，最终输出一个值，需要注意的是使用reduce()方法需要引入functools库。
小结
这篇文章我们讲了Python的lambda表达式的内容和高阶函数的内容，lambda表达式简化了我们的代码，高阶函数中介绍了常用的reduce()函数，它的作用是对列表元素的累计操作，map()函数是对原始列表的每个元素的处理，filter()函数是对原始列表的过滤操作。也就是说调用reduce()函数后列表会变成一个值，调用map()后的列表长度不会变，调用filter()函数后长度会变小。
