在开发当中，一次使用的函数或者是我们不想命名的函数，我们可以写成 匿名函数 。这篇博客来分享一下 Python 匿名函数 。
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匿名函数是通过 lambda 关键字创建，而不是 def 关键字。
回调函数就是一个被作为参数传递的函数。在C语言中，回调函数只能使用函数指针实现，在C++、Python、ECMAScript等更现代的编程语言中还可以使用仿函数或匿名函数。
回调函数的使用可以大大提升编程的效率，这使得它在现代编程中被非常多地使用。同时，有一些需求必须要使用回调函数来实现。
最著名的回调函数调用有C/C++标准库stdlib.h/cstdlib中的快速排序函数qsort和二分查找函数bsearch中都会要求的一个与strcmp类似的参数，用于设置数据的比较方法。
意义
因为可以把调用者与被调用者分开，所以调用者不关心谁是被调用者。它只需知道存在一个具有特定原型和限制条件的被调用函数。简而言之，回调函数就是允许用户把需要调用的函数的指针作为参数传递给一个函数，以便该函数在处理相似事件的时候可以灵活的使用不同的方法。
python中，匿名列表就是匿名函数，顾名思义，就是没有名字的函数。
它主要用在那些只使用一次的场景中。如果我们的程序中只需要调用一次某个简单逻辑，把它写成函数还需要先定义、取函数名字等一些列操作，这种场景下使用匿名函数往往能够让你的程序更加简单。
匿名函数还有名称，叫做lambda。匿名函数格式如下：lambdaarg1，arg2...，argN:expression，它常用格式是lambda关键字+逗号分隔的参数+冒号+表达式。
在前面已经多次提到函数这个概念，之所以没有解释什么是函数，是因为程序中的函数和数学中的函数差不多，如input()、range()等都是函数，这些都是Python的标准函数，直接使用就可以了。根据需要，用户也可以自定义函数。
12.1 函数
函数的结构：
def 函数名(参数)：
函数体
return 返回值
例如：数学中的函数f(x)=2x+5在Python中可以定义如下：
def f(x):
y=2*x+5
return(y)
如果x取值为3，可以使用如下语句调用函数：
f(3)
下面给出完整的程序代码：
def f(x):
y=2*x+5
return(y)
res=f(3)
print(res)
运行结果：11
如上例中的x是函数f(x)的参数，有时也被称为形式参数（简称形参），在函数被调用时，x被具体的值3替换y就是函数的返回值，这个值3也被称为实际参数（简称实参）。
上例中的y是函数f(x)的返回值。并不是所有的函数都有参数和返回值。如下面的函数：
def func():
print('此为无参数传递、无返回值的函数')
func()
输出结果：此为无参数传递、无返回值的函数
可以看出，该函数func()无参数，故调用时不用赋给参数值。
函数也可以有多个参数，如f(x,y)=x²+y²，可用Python语言定义如下：
def f(x,y):
z=x**2+y**2
return z
print(f(2,3)) #调用函数f(x,y)
输出结果：13
也可以通过直接给参数列表中的参数赋值的方法，为参数添加默认值，如果用户赋予参数值，则按照用户赋值执行，否则使用默认值。例如：
def f(x,y=3):
z=x**2+y**2
return z
若调用时参数列表为（2,1），即x赋值为2，y赋值为1：
print(f(2,1))
输出结果为：5
若调用时参数列表为（2），即x赋值为2，y赋值省缺，则y使用默认值：
print(f(2))
输出结果为：13
回调函数，又称函数回调，是将函数作为另一函数的参数。
例如：
def func(fun,m,n):
fun(m,n)
def f_add(m,n):
print('m+n=',m+n)
def f_mult(m,n):
print('m*n=',m*n)
func(f_add,2,3)
func(f_mult,2,3)
输出结果：
m+n= 5
m*n= 6
在f_add(m,n)和f_mult(m,n)被定义前，func(fun,m,n)中的fun(m,n)就已经调用了这两个函数，即“先调用后定义”，这也是回调函数的特点。
如果无法预知参数的个数，可以在参数前面加上*号，这种参数实际上对应元组类型。譬如，参会的人数事先不能确定，只能根据与会人员名单输入：
def func(*names):
print('今天与会人员有：')
for name in names:
print(name)
func('张小兵','陈晓梅','李大海','王长江')
运行后，输出结果为：
今天与会人员有：
张小兵
陈晓梅
李大海
王长江
参数为字典类型，需要在参数前面加上**号。
def func(**kwargs):
for i in kwargs:
print(i,kwargs[i])
func(a='a1',b='b1',c='c1')
输出结果为：
a a1
b b1
c c1
一个有趣的实例：
def func(x,y,z,*args,**kwargs):
print(x,y,z)
print(args)
print(kwargs)
func('a','b','c','Python','is easy',py='python',j='java',ph='php')
输出结果：
a b c # 前三个实参赋给前三个形参
('Python', 'is easy') # *args接收元组数据
{'py': 'python', 'j': 'java', 'ph': 'php'} # **kwargs接收字典数据
12.2 变量的作用域
变量的作用域即变量的有效范围，可分为全局变量和局部变量。
局部变量
在函数中定义的变量就是局部变量，局部变量的作用域仅限于函数内部使用。
全局变量
在主程序中定义的变量就是全局变量，但在函数中用关键字global修饰的变量也可以当做全局变量来使用。
全局变量的作用域是整个程序，也就是说，全局变量可以在整个程序中可以访问。
下面通过实例去讨论：
程序1：
a=1 # a为全局变量
def a_add():
print('a的初值：',a) # 在函数中读取a的值
a_add() # 调用函数a_add()
a+=1 # 主程序语句，a增加1
print('a现在的值是：',a) # 主程序语句，读取a的值
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
这个结果和我们想象的一样，全局变量a既可以在主程序中读取，也可以在子程序（函数）中读取。
程序2：
a=1
def a_add():
a+=1
print('a的初值：',a)
a_add()
print('a现在的值是：',a)
运行程序1时出现如下错误提示：
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment
意思是：局部变量'a'在赋值之前被引用。
从语法上来讲，该程序没有错误。首先定义了一个全局变量a并赋值为1，又定义了一个函数a_add()，函数内的语句a+=1就是出错的根源，虽然我们的初衷是想让全局变量a的值增加1，但从错误提示看，这个语句中的a并不是全局变量，而是局部变量。看来，在函数中读取全局变量的值是没有问题的（在程序1中已经得到了验证），但要在函数中改变全局变量的值是不行的（在程序2的错误提示a+=1中的a 是局部变量，而非全局变量）。
怎样解决这个问题？
程序3：
a=1
def a_add(x):
x+=1
return x
print('a的初值：',a)
a=a_add(a)
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
结果的确是正确的，但在函数a_add(x)中没有调用变量a（没有出现变量a）。
程序4：
a=1
def a_add(a):
a+=1
return a
print('a的初值：',a)
a=a_add(a)
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
对比程序4和程序3不难发现，其实程序4只是简单的把函数的参数x变成了a，这个a的实质和程序3中的x还是一样的。这进一步证实，函数中的a是局部变量，与主程序的全局变量a有着本质的区别。
程序5：
a=1
def a_add():
global a
a+=1
print('a的初值：',a)
a_add()
print('a现在的值是：',a)
运行结果：
a的初值： 1
a现在的值是： 2
程序5和程序2相比较，仅仅是在函数中添加了一个定义“global a”，此时的局部变量a就可以当做全局变量使用，由于它和全局变量a同名，自然也就不用区分a究竟是全局变量还是局部变量了，在主程序和该函数内都可以访问、修改变量a的值了。
虽然使用global可使变量使用起来非常方便，但也容易引起混淆，故在使用过程中还是谨慎为好。
12.3 函数的递归与嵌套
递归，就是函数调用它自身。递归必须设置停止条件，否则函数将无法终止，形成死循环。
以计算阶乘为例：
def func(n):
if n==1:
return 1
else:
return n*func(n-1) #func( )调用func( )
print(func(5))
运行结果为：120
嵌套，指在函数中调用另外的函数。这是程序中常见的一种结构，在此不再赘述。
匿名函数
Python中可以在参数前加上关键字lambda定义一个匿名函数，这样的函数一般都属于“一次性”的。
例如：
程序1：这是一个常规的函数定义和调用。
def f_add(x,y):
return x+y
print(f_add(2,3))
输出结果：5
程序2：使用lambda定义匿名函数。
f_add=lambda x,y:x+y
print(f_add(2,3))
输出结果：5
从上面的代码可以看出，使用lambda仅仅减少了一行代码。f_add=lambda x,y:x+y中的f_add不是变量名，而是函数名。程序1和程序2的print( )语句中的参数都是一样的——调用函数f_add( )。所以，匿名函数并没有太多的优点。
记住两个关键：
初学的你，还是太难理解？
你可以将生成器理解为一个盒子，你可以向这个盒子里随意添加元素，当你需要的时候，再取出来用。
请看下面的例子：
作用：惰性求值（一边循环一边计算的机制），节省性能
举个例子：斐波那契数列（0,1,1,2,3,5...），打印斐波那契数列前50个元素
当：
时，我们可以使用匿名函数。
初学的你，还是太难理解？
你想实现一个求x的平方的函数，但是这个函数太简单，不值得专门def定义，同时，你忘记了平方的英文如何拼写，要是命名成 "pingfang"，又显得自己太low，于是乎，你可以不给这个函数起名字，还能实现它。这就是匿名函数lambda表达式。
比如：求一个数的平方
01 如果你是初学者，可以先不掌握生成器和匿名函数，待学成python后，再行琢磨；
02 在实际工作中，生成器和匿名函数的使用频次，相对较高，并且在面试中是高频问点。
当我们在传入函数时，有些时候，不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。
在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：
map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
通过对比可以看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：
def f(x):
return x * x
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。
匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。
用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：
f = lambda x: x * x
f
function lambda at 0x10453d7d0
f(5)
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同样，也可以把匿名函数作为返回值返回，比如：
def build(x, y):
return lambda: x * x + y * y
小结
Python对匿名函数的支持有限，只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。
希望能帮到你！
