Python之匿名函数是编程语言Python中的一个重要特性，它允许我们在不需要定义一个完整函数的情况下，使用一次性、简洁的代码块来执行特定任务。这种函数在Python中被称为lambda函数，源自Lambda演算，它体现了函数式编程的核心思想。在这个文档“Python之匿名函数共2页.pdf”中，可能详细介绍了以下知识点：
1. **Lambda函数定义**：lambda函数的语法非常简单，由`lambda`关键字开始，后面跟着参数列表，然后用冒号`:`, 最后是表达式。例如，`lambda x: x + 1`创建了一个接受一个参数x并返回x+1的匿名函数。
2. **单行表达式**：lambda函数只能包含一个表达式，不能包含复杂的语句或逻辑。这使得它们适合用于简单的操作，如计算、排序等。
3. **使用场景**：在Python中，lambda函数常用于需要快速定义简短函数的地方，如作为其他函数的参数，如map(), filter()和reduce()。例如，`map(lambda x: x*2, [1, 2, 3])`将列表中的每个元素乘以2。
4. **对比def定义的函数**：虽然lambda函数提供了便捷的语法，但def定义的函数可以包含多行代码和复杂逻辑，更适合编写更复杂的函数。通常建议在可以使用def时首选def，以保持代码的可读性。
5. **filter()函数**：与lambda函数结合使用的filter()函数，用于对序列进行过滤操作。它接受一个函数和一个序列，返回一个迭代器，其中包含序列中使函数返回True的所有元素。
6. **map()函数**：map()函数接收一个函数和一个或多个序列，返回一个迭代器，其结果是将函数依次应用到序列的每个元素上。
7. **reduce()函数**：在Python 3中，reduce()函数被移到了functools模块中。这个函数将函数应用于序列的所有元素，通过累积的方式减少序列到单个值。例如，`from functools import reduce; reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4])`将返回10，这是1+2+3+4的结果。
8. **高阶函数**：lambda函数和上述提到的map(), filter()和reduce()都是高阶函数的例子，因为它们都接受函数作为参数。
9. **作用与限制**：虽然lambda函数在简化代码和提高效率方面有其优势，但过度使用可能会降低代码的可读性和可维护性。因此，明智地选择何时使用lambda函数至关重要。
10. **Python的函数式编程**：Python支持丰富的函数式编程特性，除了lambda函数外，还包括闭包、高阶函数、偏函数（partial）以及functools模块提供的其他工具，如compose和lru_cache等。
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