匿名函数

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高阶函数可以接收函数做参数，有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便
匿名函数使用lambda定义：
    lambda x: x * x，就可以完成原来显式定义的f(x)函数的功能，冒号前面的x表示匿名函数的参数，后面的是一个表达式，
    匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果
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# map()函数非匿名函数时：
def f(x):
    return x * x


l1 = []
for i in map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6]):
    l1.append(i)
# print(l1)


# map()函数匿名函数，计算 f(x)=x * x时，f(x)就是作为参数传入map的
l2 = []
for i in map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6]):
    l2.append(i)
# print(l2)



# reduce()非匿名函数
from functools import reduce

def a(x ,y):
    return x + y

s = reduce(a, [1, 2, 3, 4, 5, 6])
# print(s)


# reduce()匿名函数
s1 = reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5, 6])
# print(s1)


# 练习：对字符串排序时，有时候忽略大小写排序更符合习惯。请利用sorted()高阶函数和lambda匿名函数，实现忽略大小写排序的算法。
# 输入：['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']
# 输出：['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

# 非匿名函数时
names = ['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']
def k(name):
    return name.lower()

s2 = sorted(names, key=k)
# print(s2)


# 匿名函数
names = ['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']
s2 = sorted(names, key=lambda name: name.lower())
print(s2)