函式lambda、map、filter，是python中的重要知識點。本篇文章，將通過示例，來介紹python中的lambda、map、filter函式的使用方法。
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lambda
lambda操作符（或lambda函式）通常用來建立小巧的，一次性的匿名函式物件。它的基本語法如下：
lambda arguments : expression
lambda操作符可以有任意數量的引數，但是它只能有乙個表示式，且不能包含任何語句，返回乙個可以賦值給任何變數的函式物件。
下面通過乙個例子來理解一下。首先看看乙個python函式：
def add(x, y):
return x+y
add(1, 2) # output: 3
上述函式名為add, 它需要兩個引數x和y，並返回它們的和。接下來，我們把上面的函式變成乙個lambda函式：
add = lambda x, y : x + y
print(add(1,2)) # output: 3
在lambda x, y : x + y中，x和y是函式的引數，x+y是表示式，它被執行並返回結果。
lambda x, y : x + y返回的是乙個函式物件，它可以被賦值給任何變數。在本例中函式物件被賦值給了add變數。如果我們檢視add的type，可以看到它是乙個function。
type(add) # output: function
絕大多數lambda函式作為乙個引數傳給乙個需要函式物件為引數的函式，比如map，reduce，filter等函式。
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mapmap的基本語法如下：
map(function_object, iterable1, iterable2, …)
map函式需要乙個函式物件和任意數量的iterables，如list、dictionary等。它為序列中的每個元素執行function_object，並返回由函式物件修改的元素組成的列表。
示例如下：
def add2(x):
return x+2
map(add2, [1,2,3,4])
在上面的例子中，map對list中的每個元素1,2,3,4執行add2函式並返回[3,4,5,6]。接著看看，如何用map和lambda重寫上面的**：
map(lambda x: x+2, [1,2,3,4])
#output: [3,4,5,6]
僅僅一行即可搞定！
使用map和lambda迭代dictionary：
dict_a = [,]
map(lambda x : x[『name』], dict_a)
map(lambda x : x[『points』]*10, dict_a)
map(lambda x : x[『name』] == 「python」, dict_a)
#output: [true, false]
以上**中，dict_a中的每個dict作為引數傳遞給lambda函式。lambda函式表示式作用於每個dict的結果作為輸出。
map函式作用於多個iterables：
list_a = [1, 2, 3]
list_b = [10, 20, 30]
map(lambda x, y: x + y, list_a, list_b)
這裡，list_a和list_b的第i個元素作為引數傳遞給lambda函式。
在python3中，map函式返回乙個惰性計算（lazily evaluated）的迭代器（iterator）或map物件。就像zip函式是惰性計算那樣。
我們不能通過index訪問map物件的元素，也不能使用len()得到它的長度。
但我們可以強制轉換map物件為list：
map_output = map(lambda x: x*2, [1, 2, 3, 4])
print(map_output)
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filter
filter的基本語法如下：
filter(function_object, iterable)
filter函式需要兩個引數，function_object返回乙個布林值（boolean），對iterable的每乙個元素呼叫function_object，filter只返回滿足function_object為true的元素。
和map函式一樣，filter函式也返回乙個list，但與map函式不同的是，filter函式只能有乙個iterable作為輸入。
示例：返回偶數：
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
filter(lambda x : x % 2 == 0, a)
過濾dicts的list：
dict_a = [,]
filter(lambda x : x[『name』] == 『python』, dict_a)
和map一樣，filter函式在python3中返回乙個惰性計算的filter物件或迭代器。我們不能通過index訪問filter物件的元素，也不能使用len()得到它的長度。
list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
filter_obj = filter(lambda x: x % 2 == 0, list_a)
even_num = list(filter_obj)
print(even_num) # output: [2, 4]
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