Python匿名函数

你这是return了一个闭包函数，这个函数接收一个参数x，返回x+n的值。n是外层函数make_fun的参数。

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f = make_fun(15)

调用make_fun函数，返回lambda函数

f(5)，调用lambda函数，返回x+n=5+15=20

print输出20。

python有多少内置函数

Python内置函数有很多，为大家推荐5个神仙级的内置函数：

(1)Lambda函数

用于创建匿名函数，即没有名称的函数。它只是一个表达式，函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了。

Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多。

(2)Map函数

会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。

我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简。

(3)Reduce函数

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现。

它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数。

(4)enumerate函数

用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中。

它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号。

(5)Zip函数

用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表

当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。

python-函数可变参数类型

python中的函数，大多需要配置参数，以下是几种函数的参数类型：

1.必备参数：以正确的顺序、个数传入函数。调用时的参数情况要和声明时一样。最常用的情况。

def tplink(a,b):

c=a+b+b

return c 

tplink(4,2)

2.关键字参数:使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序和声明时不一致，因为python解析器会在调用函数时，用参数名匹配参数值。

def tplink(age1,age2):

ageall=age1+age2+age2

return ageall

tplink(age2=4,age1=2)

3.默认参数：默认某个参数的取值

def tplink(age1,age2=5):

ageall=age1+age2+age2

return ageall

tplink(age1=4)

4.不定长参数：在声明时并不确定 调用时的参数数量。这种情况，可以用不定长参数进行解决，具体操作是在参数名前用*。

但不能和 关键字参数并用。一般在正常参数arg之后。

*args、**kwargs的定义：

这两个都是python中的不定长参数，又称为可变参数。

*args 表示任何多个无名参数，它是一个 tuple ；

**kwargs 表示关键字参数，它是一个dict。

同时使用 * args和 ** kwargs 时，必须 * args参数列要在 ** kwargs前。且都在arg之后。

函数在调用时，会根据顺序，看是否放进 *args 或者 **kwargs中。

具体可根据实际情况使用，可以 更方便灵活的接收信息。

Python中什么情况下应该使用匿名函数lambda

lambda函数一般是在函数式编程中使用的。通常学习的C/C++/Java等等都是过程式编程，所以不常接触lambda函数。 其实这货在C++中已经有所运用了，如果对stl的迭代器比较熟悉的话，就会知道里头的foreach等函数，需要给一个函数，这对于C/C++这种古老的语言来说比较痛苦，一般是在主函数外再写一个函数，然后传入函数指针，看起来非常不直观。boosts用一些特殊的语法技巧实现了C++的lambda。 举个栗子，对于这样一个list L，求L中大于3的元素集合 L = [1, 2, 3, 4, 5] 对于过程式编程，通常会这么写L3 = []for i in L:if i 3:L3.append(i) 而对于函数式变成，只需要给filter函数一个判断函数就行了 def greater_than_3(x): return x 3 L3 = filter(greater_than_3, L) 由于这个判断函数非常简单，用def写起来太累赘了，所以用lambda来实现就非常简洁、易懂 L3 = filter(lambda x: x 3, L) 这是个很简单的例子，可以看出lambda的好处。lambda函数更常用在map和reduce两个函数中。 当然，lambda函数也不见得都好，它也可以被用得很复杂，比如这个问题 的答案，可以用python这样一句解决，这个lambda函数看起来那的确是挺辛苦的。

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