之前提到過在list的sort方法中有個key引數，需要用到lambda表示式，所以在這裡對lambda表示式進行一些介紹，如果有函式式語言程式設計經驗這個就很好理解了。
lambda表示式是乙個匿名函式，其實lambda我們可以認為就是個很簡單的函式，連個函式名都沒有。在可以不使用lambda的時候我不建議使用。
它的句法（形式）：
lambda arguments : expression
以下是乙個簡單的例子，我們可以認為建立了乙個名為fun的函式，它有乙個引數a，它返回a+10的結果。這是最簡單也是最無用的例子，但方便我們理解。
# 15
fun =
lambda a : a +
10print
(fun(5)
)
# 3
fun =
lambda a, b : a + b
print
(fun(1,
2))
自帶函式的用法：filter, map, reduce
fitre ：根據條件篩選元素
map ：所有元素進行相同操作
reduce ：所有元素依次進行操作
import functools
#初始化乙個0到9的列表
list_test =
list
(range(10
))#篩選對3取餘等於0的數，結果[0, 3, 6, 9]
a =filter
(lambda x: x %3==
0, list_test)
#所有元素加10結果[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
b =map
(lambda x: x +
10, list_test)
#求和結果45
c = functools.
reduce
(lambda x, y: x + y, list_test)
print
(list
(a))
print
(list
(b))
print
(c)
在python3中，filter和map方法不能在直接返回列表，它返回的是filter object和map object，需要用list()方法轉換。
而reduce方法則直接從內建函式中刪除，需要引用functools。
對於多條件排序的例子：
# 先根據第二個元素排序再根據第乙個元素排序
# 返回結果[[4, 1], [1, 2], [2, 2], [3, 2], [1, 3], [3, 4]]
list_test =[[
2,2]
,[3,
4],[
4,1]
,[1,
3],[
1,2]
,[3,
2]]list_test.sort(key =
lambda x :
(x[1
],x[0]
))
def
second_first
(ele)
:return
(elem[1]
,elem[0]
)list_test =[[
2,2]
,[3,
4],[
4,1]
,[1,
3],[
1,2]
,[3,
2]]list_test.sort(key=second_first)
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