lambda 关键字在处理列表list时的作用。

lambda 在Python 表达式内创建匿名函数，在Python中限制了 lambda 函数的定义体，只能使用纯表达式。换句话说，lambda 函数的定义体中不能赋值，也不能使用 while 和 try等 Python 语句。

lambda匿名函数不应该单独使用，而是应该跟其他函数在一起配合使用，也不能有复杂的逻辑，就是一个明确的处理结果

lambda 匿名函数

lambda 函数的语法比较简单，形式为：lambda 参数列表: 表达式
sum = lambda x,y:x+y
sum(6,9)

filter 函数

功能： filter的功能是过滤掉序列中不符合函数条件的元素，当序列中要删减的元素可以用某些函数描述时，就应该想起filter函数。
调用： filter（function，sequence），function可以是匿名函数或者自定义函数，它会对后面的sequence序列的每个元素判定是否符合函数条件，返回True或者False，从而只留下True 的元素；sequence可以是列表、元组或者字符串。

例子：
x = [1,2,3,4,5]
list(filter(lambda x:x%2==0,x)) # 找出偶数。python3.之后filter函数返回的不再是列表而是迭代器，所以需要用list转换。*

输出：[2, 4]

map 函数

功能： 求一个序列或者多个序列进行函数映射之后的值，就该想到map这个函数，它是python自带的函数，在python3.之后返回的是迭代器，同filter，需要进行列表转换list()。*

调用： map(function,iterable1,iterable2)，function中的参数值不一定是一个x，也可以是x和y，甚至多个；后面的iterable表示需要参与function运算中的参数值，有几个参数值就传入几个iterable。

例子：
x = [1,2,3,4,5]
y = [2,3,4,5,6]
list(map(lambda x,y:(x*y)+2,x,y))

输出：[4, 8, 14, 22, 32]

reduce 函数

功能： 对一个序列进行压缩运算，得到一个值。但是reduce在python2的时候是内置函数，到了python3移到了functools模块，所以使用之前需要 from functools import reduce

调用： reduce（function，iterable），其中function必须传入两个参数，iterable可以是列表或者元组

例子：
x=[1,2,3,4,5]
from functools import reduce
reduce(lambda x,y: x+y, x)
输出：15 （数列的累计运算，这里是累加）

简而言之，filter和map都是python内置的函数，可以直接调用，reduce在functools模块

用for...in...if 可代替lanmda，而且更易读

上面例子中的map的作用，非常简单清晰。但是，Python是否非要使用lambda才能做到这样的简洁程度呢？在对象遍历处理方面，其实Python的for..in..if语法已经很强大，并且在易读上胜过了lambda。

　　比如上面 filter的例子可以写成：

　　　　print([x for x in foo if x % 3 == 0])

map的例子，可以写成：

　　　　print([x * 2 + 10 for x in foo])

　　非常的简洁，易懂。同样也是比lambda的方式更容易理解。