2019-05-31第一问：sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)；
第二问：最开始接触 lambda 匿名函数的时候觉得蛮不理解的，觉得这个函数没有灵魂，用完一次就扔掉。后来在和高阶函数、列表生成式搭配使用以及一些小功能的使用上觉得很好用，这样代码即简洁又易于阅读。
注：匿名函数最难理解的地方就是要传入的参数是一个可迭代的对象，lambda 内部会调用可迭代对象的 __next__ 方法取值当作参数传入 lambda 函数冒号前面的值，然后把表达式计算的结果进行返回。作者回复: 你说的对。关于迭代器生成器后面会讲到，所以这篇文章没有提及。
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2019-05-31python3 -mtimeit -s'xs=range(1000000)' 'map(lambda x: x*2, xs)'
这个地方map生成的是生成器，与后面的2个做比较感觉不大合适，是否更改为测试list(map(lambda x: x*2, xs))更恰当？作者回复: 实际情况中，Map返回的对象依然可以直接遍历，所以直接比较从实用的角度上来说也是可以的，Map在Python3中变为Lazy了以后，速度得到了很大的提升。当然，如果以返回的类型一致为标准，你的建议也是可以的
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2019-06-15每次听音频的时候，老师说到建议听音频的同学打开文章，获得最优学习体验时，我就想把这段话装入函数里，哈哈哈 11- 2019-06-041.reduce报错问题，python3需要加
from functools import reduce
2.filter，print变量时，需要加list()
如下:
l =[1,2,3,4,5]
new_list3 = filter(lambda x:x%2==0,l)
list(new_list3)
# 输出
[2,4]展开 8 
2019-05-311. sorted(d.item(), key = lambda x: x[1], reverse = True)
2. 一般想偷懒和装X的时候用（来个玩笑😜） 7
2019-05-31在python3中，map、filter函数返回的是迭代器，不是集合 3- 2019-05-31一楼说的对，list(map(###))和列表推导式对比更科学，显然后者生成列表速度更快，另外我实测圆括号生成器和map生成器速度在一个数量级，性能差别很小，结果如下：
函数generator被调用了1000000次，共计用时：2.248 秒
<generator object generator.<locals>.<genexpr> at 0x000002D735AE5ED0>
函数map被调用了1000000次，共计用时：2.243 秒
<map object at 0x000002D7346F7470>展开 3 
2019-07-26数据清洗过程常用lambda 函数
data["工作日"] = data["日期"].map(lambda x: x.weekday())
data["工作日"] = data["工作日"].map(lambda x: 1 if x<5 else 0) 2
2019-06-10不好意思问个低级问题，
python -mtimeit -s'xs=range(1000000)' 'map(lambda x: x*2, xs)'
这句代码在windows的dos环境里跑的话，会报SyntaxError: EOL while scanning string literal, Python版本是3.6.3，-s后面好像只能接受一对单引号 2
2019-06-02我还以为列表推导式已经是公认的说法了，原来还没有统一呀😄 。
不过之前也有看过流畅的python，好像说也是列表推导式比map更快。 1 2
2019-05-31应用场景举个栗子：比如在 pandas 中对二维数据进行数据分析时，对于某些数据块我们需要用函数如apply applymap transform 等进行临时性一次性的转换变更以得到最终的分析结果，那么就可以用匿名函数配合着来使用，使代码更简洁易读高效 2
2019-06-04dict(sorted(d.items(),key=lambda x:x[1], reverse=True)) 1
2019-06-02可耻地抄了一遍答案
sorted(d.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
对lambda函数的语法还是不太清楚，感觉可读性没有普通函数那么清晰易懂呢，只是为了简洁么 1
2019-06-02# map 生成序列的效率是最高的, 若要保证类型一致，赋值效率更高
a = timeit.timeit("map(lambda x: x*2, range(100))")
b = timeit.timeit("list(map(lambda x: x*2, range(100)))")
c = timeit.timeit("[i*2 for i in range(100) ]")
d = timeit.timeit("list1 = map(lambda x: x*2, range(100))")
print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
# output
# 0.7083226156547896
# 16.946590069091638
# 7.938522968590437
# 1.0409960818161217展开 1- 2020-01-10sorted(d.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
2019-12-23请问老师，如何理解这一句：
[(lambda x: x*x)(x) for x in range(10)]
其中的(lambda x: x*x)(x)，这个lambda函数括起来是代表直接调用？作者回复: 这个就是语法啊，这句话的意思就是对于1-10的每个整数，都调用lambda函数（自身相乘）
2019-12-20d = {'mike': 10, 'lucy': 2, 'ben': 30}
dSorted = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(dict(dSorted))
2019-11-14感觉Python的map，filter,reduce,不如其他的语言直观，例如map filter reduce组合的时候，Kotlin语言是从前往后执行，比较符合直觉，Python是从中间往两边执行的，比较费解。
2019-11-02sorted(d.items(), key = lambda x: x[1], reverse = True) 返回的是list of tuple, 我觉得答案应该是dict(sorted(d.items(), key = lambda x: x[1], reverse = True))- 2019-11-02老师，python3 里面调用reduce 方法需要引入functools