1. 数学运算(7个)
- abs：求数值的绝对值
>>> abs(-2) 2
- divmod：返回两个数值的商和余数
>>> divmod(5,2) (2, 1) >> divmod(5.5,2) (2.0, 1.5)
- max：返回可迭代对象中的元素中的最大值或者所有参数的最大值
>>> max(1,2,3) # 传入3个参数 取3个中较大者 3 >>> max('1234') # 传入1个可迭代对象，取其最大元素值 '4' >>> max(-1,0) # 数值默认去数值较大者 0 >>> max(-1,0,key = abs) # 传入了求绝对值函数，则参数都会进行求绝对值后再取较大者 -1
- min：返回可迭代对象中的元素中的最小值或者所有参数的最小值
>>> min(1,2,3) # 传入3个参数 取3个中较小者 1 >>> min('1234') # 传入1个可迭代对象，取其最小元素值 '1' >>> min(-1,-2) # 数值默认去数值较小者 -2 >>> min(-1,-2,key = abs) # 传入了求绝对值函数，则参数都会进行求绝对值后再取较小者 -1
- pow：返回两个数值的幂运算值或其与指定整数的模值
>>> pow(2,3) >>> 2**3 >>> pow(2,3,5) >>> pow(2,3)%5
- round：对浮点数进行四舍五入求值
>>> round(1.1314926,1) 1.1 >>> round(1.1314926,5) 1.13149
- sum：对元素类型是数值的可迭代对象中的每个元素求和
# 传入可迭代对象 >>> sum((1,2,3,4)) 10 # 元素类型必须是数值型 ```python >>> sum((1.5,2.5,3.5,4.5)) 12.0 >>> sum((1,2,3,4),-10)
2. 类型转换(24个)
- bool：根据传入的参数的逻辑值创建一个新的布尔值
>>> bool() #未传入参数 False >>> bool(0) #数值0、空序列等值为False False >>> bool(1) True
- int：根据传入的参数创建一个新的整数
>>> int() #不传入参数时，得到结果0。 0 >>> int(3) 3 >>> int(3.6) 3
- float：根据传入的参数创建一个新的浮点数
>>> float() #不提供参数的时候，返回0.0 0.0 >>> float(3) 3.0 >>> float('3') 3.0
- complex：根据传入参数创建一个新的复数
>>> complex() #当两个参数都不提供时，返回复数 0j。 0j >>> complex('1+2j') #传入字符串创建复数 (1+2j) >>> complex(1,2) #传入数值创建复数 (1+2j)
- str：返回一个对象的字符串表现形式(给用户)
>>> str() '' >>> str(None) 'None' >>> str('abc') 'abc' >>> str(123) '123'
- bytearray：根据传入的参数创建一个新的字节数组
>>> bytearray('中文','utf-8') bytearray(b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87')
- bytes：根据传入的参数创建一个新的不可变字节数组
>>> bytes('中文','utf-8') b'\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87'
- memoryview：根据传入的参数创建一个新的内存查看对象
>>> v = memoryview(b'abcefg') >>> v[1] 98 >>> v[-1] 103
- ord：返回Unicode字符对应的整数
>>> ord('a') 97
- chr：返回整数所对应的Unicode字符
>>> chr(97) #参数类型为整数 'a'
- bin：将整数转换成2进制字符串
>>> bin(3) '0b11'
- oct：将整数转化成8进制数字符串
>>> oct(10) '0o12'
- hex：将整数转换成16进制字符串
>>> hex(15) '0xf'
- tuple：根据传入的参数创建一个新的元组
>>> tuple() #不传入参数，创建空元组 () >>> tuple('121') #传入可迭代对象。使用其元素创建新的元组 ('1', '2', '1')
- list：根据传入的参数创建一个新的列表
>>>list() # 不传入参数，创建空列表 [] >>> list('abcd') # 传入可迭代对象，使用其元素创建新的列表 ['a', 'b', 'c', 'd']
- dict：根据传入的参数创建一个新的字典
>>> dict() # 不传入任何参数时，返回空字典。 {} >>> dict(a = 1,b = 2) # 可以传入键值对创建字典。 {'b': 2, 'a': 1} >>> dict(zip(['a','b'],[1,2])) # 可以传入映射函数创建字典。 {'b': 2, 'a': 1} >>> dict((('a',1),('b',2))) # 可以传入可迭代对象创建字典。 {'b': 2, 'a': 1}
- set：根据传入的参数创建一个新的集合
>>>set() # 不传入参数，创建空集合 set() >>> a = set(range(10)) # 传入可迭代对象，创建集合 >>> a {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
- frozenset：根据传入的参数创建一个新的不可变集合
>>> a = frozenset(range(10)) >>> a frozenset({0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9})
- enumerate：根据可迭代对象创建枚举对象
>>> seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter'] >>> list(enumerate(seasons)) [(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')] >>> list(enumerate(seasons, start=1)) #指定起始值 [(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]
- range：根据传入的参数创建一个新的range对象
>>> a = range(10) >>> b = range(1,10) >>> c = range(1,10,3) >>> a,b,c # 分别输出a,b,c (range(0, 10), range(1, 10), range(1, 10, 3)) >>> list(a),list(b),list(c) # 分别输出a,b,c的元素 ([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 4, 7]) >>>
- iter：根据传入的参数创建一个新的可迭代对象
>>> a = iter('abcd') #字符串序列 >>> a <str_iterator object at 0x03FB4FB0> >>> next(a) 'a' >>> next(a) 'b' >>> next(a) 'c' >>> next(a) 'd' >>> next(a) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#29>", line 1, in <module> next(a) StopIteration
- slice：根据传入的参数创建一个新的切片对象
>>> c1 = slice(5) # 定义c1 >>> c1 slice(None, 5, None) >>> c2 = slice(2,5) # 定义c2 >>> c2 slice(2, 5, None) >>> c3 = slice(1,10,3) # 定义c3 >>> c3 slice(1, 10, 3)
- super：根据传入的参数创建一个新的子类和父类关系的代理对象
#定义父类A >>> class A(object): def __init__(self): print('A.__init__') #定义子类B，继承A >>> class B(A): def __init__(self): print('B.__init__') super().__init__() #super调用父类方法 >>> b = B() B.__init__ A.__init__
- object：创建一个新的object对象
>>> a = object() >>> a.name = 'kim' # 不能设置属性 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#9>", line 1, in <module> a.name = 'kim' AttributeError: 'object' object has no attribute 'name'
3. 序列操作(8个)
- all：判断可迭代对象的每个元素是否都为True值
>>> all([1,2]) #列表中每个元素逻辑值均为True，返回True True >>> all([0,1,2]) #列表中0的逻辑值为False，返回False False >>> all(()) #空元组 True >>> all({}) #空字典 True
- any：判断可迭代对象的元素是否有为True值的元素
>>> any([0,1,2]) #列表元素有一个为True，则返回True True >>> any([0,0]) #列表元素全部为False，则返回False False >>> any([]) #空列表 False >>> any({}) #空字典 False
- filter：使用指定方法过滤可迭代对象的元素
# 示例1： >>> a = list(range(1,10)) #定义序列 >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> def if_odd(x): #定义奇数判断函数 return x%2==1 >>> list(filter(if_odd,a)) #筛选序列中的奇数 [1, 3, 5, 7, 9] # 实例2： >>> even_num = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5, 6])) >>> even_num [2, 4, 6] >>> odd_num = list(filter(lambda x: x % 2, [1, 2, 3, 4, 5, 6])) >>> odd_num [1, 3, 5] >>> filter(lambda x: x < 'g', 'hijack') 'ac' # python2 >>> filter(lambda x: x < 'g', 'hijack') <filter object at 0x1034b4080> # python3
- map：使用指定方法去作用传入的每个可迭代对象的元素，生成新的可迭代对象
# 示例1： >>> a = map(ord,'abcd') >>> a <map object at 0x03994E50> >>> list(a) [97, 98, 99, 100] # 示例2： >>> def square(x): ... return x * x >>> map(square, [1, 2, 3, 4]) [1, 4, 9, 16] >>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4]) # 使用 lambda [1, 4, 9, 16] >>> map(str, [1, 2, 3, 4]) ['1', '2', '3', '4'] >>> map(int, ['1', '2', '3', '4']) [1, 2, 3, 4] # 示例3： def double(x): return 2 * x def triple(x): return 3 *x def square(x): return x * x funcs = [double, triple, square] # 列表元素是函数对象 # 相当于 [double(4), triple(4), square(4)] value = list(map(lambda f: f(4), funcs)) print value # output [8, 12, 16]
- next：返回可迭代对象中的下一个元素值
>>> a = iter('abcd') >>> next(a) 'a' >>> next(a) 'b' >>> next(a) 'c' >>> next(a) 'd' >>> next(a) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#18>", line 1, in <module> next(a) StopIteration #传入default参数后，如果可迭代对象还有元素没有返回，则依次返回其元素值，如果所有元素已经返回，则返回default指定的默认值而不抛出StopIteration 异常 >>> next(a,'e') 'e' >>> next(a,'e') 'e'
- reversed：反转序列生成新的可迭代对象
>>> a = reversed(range(10)) # 传入range对象 >>> a # 类型变成迭代器 <range_iterator object at 0x035634E8> >>> list(a) [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
- sorted：对可迭代对象进行排序，返回一个新的列表
>>> a = ['a','b','d','c','B','A'] >>> a ['a', 'b', 'd', 'c', 'B', 'A'] >>> sorted(a) # 默认按字符ascii码排序 ['A', 'B', 'a', 'b', 'c', 'd'] >>> sorted(a,key = str.lower) # 转换成小写后再排序，'a'和'A'值一样，'b'和'B'值一样 ['a', 'A', 'b', 'B', 'c', 'd']
- zip：聚合传入的每个迭代器中相同位置的元素，返回一个新的元组类型迭代器
>>> x = [1,2,3] #长度3 >>> y = [4,5,6,7,8] #长度5 >>> list(zip(x,y)) # 取最小长度3 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
- reduce：先将 sequence 的前两个 item 传给 function，即 function(item1, item2)，函数的返回值和 sequence 的下一个 item 再传给 function，即 function(function(item1, item2), item3)，如此迭代，直到 sequence 没有元素，如果有 initial，则作为初始值调用。
>>> reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4]) # 相当于 ((1 * 2) * 3) * 4 24 >>> reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4], 5) # ((((5 * 1) * 2) * 3)) * 4 120 >>> reduce(lambda x, y: x / y, [2, 3, 4], 72) # (((72 / 2) / 3)) / 4 3 >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4], 5) # ((((5 + 1) + 2) + 3)) + 4 15 >>> reduce(lambda x, y: x - y, [8, 5, 1], 20) # ((20 - 8) - 5) - 1 6 >>> f = lambda a, b: a if (a > b) else b # 两两比较，取最大值 >>> reduce(f, [5, 8, 1, 10]) 10
4. 对象操作(7个)
- help：返回对象的帮助信息
>>> help(str) Help on class str in module builtins: class str(object) | str(object='') -> str | str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]]) -> str | | Create a new string object from the given object. If encoding or | errors is specified, then the object must expose a data buffer | that will be decoded using the given encoding and error handler. | Otherwise, returns the result of object.__str__() (if defined) | or repr(object). | encoding defaults to sys.getdefaultencoding(). | errors defaults to 'strict'. | | Methods defined here: | | __add__(self, value, /) | Return self+value. | ***************************
- dir：返回对象或者当前作用域内的属性列表
>>> import math >>> math <module 'math' (built-in)> >>> dir(math) ['__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'copysign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'gcd', 'hypot', 'inf', 'isclose', 'isfinite', 'isinf', 'isnan', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'log2', 'modf', 'nan', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'trunc']
- id：返回对象的唯一标识符
>>> a = 'some text' >>> id(a) 69228568
- hash：获取对象的哈希值
>>> hash('good good study') 1032709256
- type：返回对象的类型，或者根据传入的参数创建一个新的类型
>>> type(1) # 返回对象的类型 <class 'int'> #使用type函数创建类型D，含有属性InfoD >>> D = type('D',(A,B),dict(InfoD='some thing defined in D')) >>> d = D() >>> d.InfoD 'some thing defined in D'
- len：返回对象的长度
>>> len('abcd') # 字符串 >>> len(bytes('abcd','utf-8')) # 字节数组 >>> len((1,2,3,4)) # 元组 >>> len([1,2,3,4]) # 列表 >>> len(range(1,5)) # range对象 >>> len({'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}) # 字典 >>> len({'a','b','c','d'}) # 集合 >>> len(frozenset('abcd')) #不可变集合
- ascii：返回对象的可打印表字符串表现方式
>>> ascii(1) '1' >>> ascii('&') "'&'" >>> ascii(9000000) '9000000' >>> ascii('中文') #非ascii字符 "'\\u4e2d\\u6587'"
- format：格式化显示值
#字符串可以提供的参数 's' None >>> format('some string','s') 'some string' >>> format('some string') 'some string' #整形数值可以提供的参数有 'b' 'c' 'd' 'o' 'x' 'X' 'n' None >>> format(3,'b') #转换成二进制 '11' >>> format(97,'c') #转换unicode成字符 'a' >>> format(11,'d') #转换成10进制 '11' >>> format(11,'o') #转换成8进制 '13' >>> format(11,'x') #转换成16进制 小写字母表示 'b' >>> format(11,'X') #转换成16进制 大写字母表示 'B' >>> format(11,'n') #和d一样 '11' >>> format(11) #默认和d一样 '11' #浮点数可以提供的参数有 'e' 'E' 'f' 'F' 'g' 'G' 'n' '%' None >>> format(314159267,'e') #科学计数法，默认保留6位小数 '3.141593e+08' >>> format(314159267,'0.2e') #科学计数法，指定保留2位小数 '3.14e+08' >>> format(314159267,'0.2E') #科学计数法，指定保留2位小数，采用大写E表示 '3.14E+08' >>> format(314159267,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数 '314159267.000000' >>> format(3.14159267000,'f') #小数点计数法，默认保留6位小数 '3.141593' >>> format(3.14159267000,'0.8f') #小数点计数法，指定保留8位小数 '3.14159267' >>> format(3.14159267000,'0.10f') #小数点计数法，指定保留10位小数 '3.1415926700' >>> format(3.14e+1000000,'F') #小数点计数法，无穷大转换成大小字母 'INF' #g的格式化比较特殊，假设p为格式中指定的保留小数位数，先尝试采用科学计数法格式化，得到幂指数exp，如果-4<=exp<p，则采用小数计数法，并保留p-1-exp位小数，否则按小数计数法计数，并按p-1保留小数位数 >>> format(0.00003141566,'.1g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点 '3e-05' >>> format(0.00003141566,'.2g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留1位小数点 '3.1e-05' >>> format(0.00003141566,'.3g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留2位小数点 '3.14e-05' >>> format(0.00003141566,'.3G') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立，按科学计数法计数，保留0位小数点，E使用大写 '3.14E-05' >>> format(3.1415926777,'.1g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留0位小数点 '3' >>> format(3.1415926777,'.2g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留1位小数点 '3.1' >>> format(3.1415926777,'.3g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立，按小数计数法计数，保留2位小数点 '3.14' >>> format(0.00003141566,'.1n') #和g相同 '3e-05' >>> format(0.00003141566,'.3n') #和g相同 '3.14e-05' >>> format(0.00003141566) #和g相同 '3.141566e-05'
- vars：返回当前作用域内的局部变量和其值组成的字典，或者返回对象的属性列表
#作用于类实例 >>> class A(object): pass >>> a.__dict__ {} >>> vars(a) {} >>> a.name = 'Kim' >>> a.__dict__ {'name': 'Kim'} >>> vars(a) {'name': 'Kim'}
5. 反射操作(8个)
- import：动态导入模块
index = __import__('index') index.sayHello()
- isinstance：判断对象是否是类或者类型元组中任意类元素的实例
>>> isinstance(1,int) True >>> isinstance(1,str) False >>> isinstance(1,(int,str)) True
- issubclass：判断类是否是另外一个类或者类型元组中任意类元素的子类
>>> issubclass(bool,int) True >>> issubclass(bool,str) False >>> issubclass(bool,(str,int)) True
- hasattr：检查对象是否含有属性
#定义类A >>> class Student: def __init__(self,name): self.name = name >>> s = Student('Aim') >>> hasattr(s,'name') #a含有name属性 True >>> hasattr(s,'age') #a不含有age属性 False
- getattr：获取对象的属性值
#定义类Student >>> class Student: def __init__(self,name): self.name = name >>> getattr(s,'name') #存在属性name 'Aim' >>> getattr(s,'age',6) #不存在属性age，但提供了默认值，返回默认值 >>> getattr(s,'age') #不存在属性age，未提供默认值，调用报错 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#17>", line 1, in <module> getattr(s,'age') AttributeError: 'Stduent' object has no attribute 'age'
- setattr：设置对象的属性值
>>> class Student: def __init__(self,name): self.name = name >>> a = Student('Kim') >>> a.name 'Kim' >>> setattr(a,'name','Bob') >>> a.name 'Bob'
- delattr：删除对象的属性
#定义类A >>> class A: def __init__(self,name): self.name = name def sayHello(self): print('hello',self.name) #测试属性和方法 >>> a.name '小麦' >>> a.sayHello() hello 小麦 #删除属性 >>> delattr(a,'name') >>> a.name Traceback (most recent call last): File "<pyshell#47>", line 1, in <module> a.name AttributeError: 'A' object has no attribute 'name'
- callable：检测对象是否可被调用
>>> class B: #定义类B def __call__(self): print('instances are callable now.') >>> callable(B) #类B是可调用对象 True >>> b = B() #调用类B >>> callable(b) #实例b是可调用对象 True >>> b() #调用实例b成功 instances are callable now.
ps：注意，在这个例子中，__call__ 函数的定义其实就是让执行 b() 的时候所调用的函数，这个非常关键。
6. 变量操作(2个)
- globals：返回当前作用域内的全局变量和其值组成的字典
>>> globals() {'__spec__': None, '__package__': None, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__name__': '__main__', '__doc__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>} >>> a = 1 >>> globals() #多了一个a {'__spec__': None, '__package__': None, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 'a': 1, '__name__': '__main__', '__doc__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>}
- locals：返回当前作用域内的局部变量和其值组成的字典
>>> def f(): print('before define a ') print(locals()) #作用域内无变量 a = 1 print('after define a') print(locals()) #作用域内有一个a变量，值为1 >>> f <function f at 0x03D40588> >>> f() before define a {} after define a {'a': 1}
7. 交互操作(2个)
- print：向标准输出对象打印输出
>>> print(1,2,3) 1 2 3 >>> print(1,2,3,sep = '+') 1+2+3 >>> print(1,2,3,sep = '+',end = '=?') 1+2+3=?
- input：读取用户输入值
>>> s = input('please input your name:') please input your name:Ain >>> s 'Ain'
8. 文件操作(1个)
- open：使用指定的模式和编码打开文件，返回文件读写对象
# t为文本读写，b为二进制读写 >>> a = open('test.txt','rt') >>> a.read() 'some text' >>> a.close()
- 一般文件操作不会使用内置函数，可以使用os库或者是pathlib库。
import os from pathlib import Path # from pathlib2 import Path
9. 编译执行(4个)
- compile：将字符串编译为代码或者AST对象，使之能够通过exec语句来执行或者eval进行求值
>>> #流程语句使用exec >>> code1 = 'for i in range(0,10): print (i)' >>> compile1 = compile(code1,'','exec') >>> exec (compile1) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >>> #简单求值表达式用eval >>> code2 = '1 + 2 + 3 + 4' >>> compile2 = compile(code2,'','eval') >>> eval(compile2) 10
- eval：执行动态表达式求值
>>> eval('1+2+3+4') 10
- exec：执行动态语句块
>>> exec('a=1+2') #执行语句 >>> a 3
- repr：返回一个对象的字符串表现形式(给解释器)
>>> a = 'some text' >>> str(a) 'some text' >>> repr(a) "'some text'"
10. 装饰器(3个)
- property：标示属性的装饰器
>>> class C: def __init__(self): self._name = '' @property def name(self): """i'm the 'name' property.""" return self._name @name.setter def name(self,value): if value is None: raise RuntimeError('name can not be None') else: self._name = value >>> c = C() >>> c.name # 访问属性 '' >>> c.name = None # 设置属性时进行验证 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#84>", line 1, in <module> c.name = None File "<pyshell#81>", line 11, in name raise RuntimeError('name can not be None') RuntimeError: name can not be None >>> c.name = 'Kim' # 设置属性 >>> c.name # 访问属性 'Kim' >>> del c.name # 删除属性，不提供deleter则不能删除 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#87>", line 1, in <module> del c.name AttributeError: can't delete attribute >>> c.name 'Kim'
- classmethod：标示方法为类方法的装饰器
>>> class C: @classmethod def f(cls,arg1): print(cls) print(arg1) >>> C.f('类对象调用类方法') <class '__main__.C'> 类对象调用类方法 >>> c = C() >>> c.f('类实例对象调用类方法') <class '__main__.C'> 类实例对象调用类方法
- staticmethod：标示方法为静态方法的装饰器
# 使用装饰器定义静态方法 >>> class Student(object): def __init__(self,name): self.name = name @staticmethod def sayHello(lang): print(lang) if lang == 'en': print('Welcome!') else: print('你好！') >>> Student.sayHello('en') #类调用,'en'传给了lang参数 en Welcome! >>> b = Student('Kim') >>> b.sayHello('zh') #类实例对象调用,'zh'传给了lang参数 zh 你好
11. 其他补充（lambda）
- lambda的使用
lambda 表达式可以用来声明匿名函数。lambda 函数是一种简单的、在同一行中定义函数的方法。lambda 函数实际生成了一个函数对象。
lambda 表达式只允许包含一个表达式，不能包含复杂语句，该表达式的计算结果就是函数的返回值。
lambda 表达式的基本语法如下：
lambda arg1,arg2,arg3… : <表达式> arg1/arg2/arg3
为函数的参数。<表达式>相当于函数体。运算结果是：表达式的运算结果。
例子：
f = lambda a,b,c:a+b+c print(f(2,3,4)) g = [lambda a:a*2,lambda b:b*3,lambda c:c*4] print(g[0](6),g[1](7),g[2](8))
输出：
9 12 21 32
由于lambda语法是固定的，其本质上只有一种用法，那就是定义一个lambda函数。在实际中，根据这个lambda函数应用场景的不同，可以将lambda函数的用法扩展为以下几种：
- 将lambda函数赋值给一个变量，通过这个变量间接调用该lambda函数。
例如，执行语句add=lambda x, y: x+y，定义了加法函数lambda x, y: x+y，并将其赋值给变量add，这样变量add便成为具有加法功能的函数。例如，执行add(1,2)，输出为3。
- 将lambda函数赋值给其他函数，从而将其他函数用该lambda函数替换。
例如，为了把标准库time中的函数sleep的功能屏蔽(Mock)，我们可以在程序初始化时调用：time.sleep=lambda x:None。这样，在后续代码中调用time库的sleep函数将不会执行原有的功能。例如，执行time.sleep(3)时，程序不会休眠3秒钟，而是什么都不做。
- 将lambda函数作为参数传递给其他函数。
函数的返回值也可以是函数。例如return lambda x, y: x+y返回一个加法函数。这时，lambda函数实际上是定义在某个函数内部的函数，称之为嵌套函数，或者内部函数。对应的，将包含嵌套函数的函数称之为外部函数。内部函数能够访问外部函数的局部变量，这个特性是闭包(Closure)编程的基础，在这里我们不展开。
部分Python内置函数接受函数作为参数,典型的此类内置函数有这些:
- filter函数
此时lambda函数用于指定过滤列表元素的条件。例如filter(lambda x: x % 3 == 0, [1, 2, 3])指定将列表[1,2,3]中能够被3整除的元素过滤出来，其结果是[3]。
- sorted函数
此时lambda函数用于指定对列表中所有元素进行排序的准则。例如sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], key=lambda x: abs(5-x))将列表[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]按照元素与5距离从小到大进行排序，其结果是[5, 4, 6, 3, 7, 2, 8, 1, 9]。
- map函数
此时lambda函数用于指定对列表中每一个元素的共同操作。例如map(lambda x: x+1, [1, 2,3])将列表[1, 2, 3]中的元素分别加1，其结果[2, 3, 4]。
- reduce函数
此时lambda函数用于指定列表中两两相邻元素的结合条件。例如reduce(lambda a, b: ‘{}, {}’.format(a, b), [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])将列表 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的元素从左往右两两以逗号分隔的字符的形式依次结合起来，其结果是’1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9’
后续会继续完善~~~
参考资料：
1. Python内置函数详解——总结篇
2. python中的lambda函数用法
