请问这段Python代码如何用匿名函数简化？

这是原代码，是一个返回函数的例子，作用是让f1,f2,f3 = count(),f1（）,f2（）,f3（）的输出结果都一样
def count():
def f(j):
def g():
return j*j
return g
fs = []
for i in range(1, 4):
fs.append(f(i))
return fs

我试了一下修改成这样：
def count():
def f(j):
return lambda j:j*j
fs = []
for i in range(1,4):
fs.append(f(i))
return fs
令f = count(),运行f()时，提示() missing 1 required positional argument: 'j'这样的错误信息
还试了一下这样：
def count():
fs = []
def f(j):
return lambda j=j:j*j
for i in range(1,4):
fs.append(f(i))
return fs
运行时，提示'list' object is not callable这样的错误信息

各位大神能不能告诉我应该怎样修改，指出我的两种修改方法错误的地方呢？

楼主你好！
要解决这道题目并不难，只需要理解匿名lambda是如何使用的便可；
“lambda 表达式1：表达式2”其实就是定义了一个函数，传入表达式1的参数，按表达式2的形式返回，因此，该语句也就返回了一个函数对象，请看如下代码：
def demo(x):
    return x*x

lambda_demo = lambda x:x*x以上代码中demo函数和lambda_demo是等效的，都是可以调用的对象，传入一个参数，返回这个参数的平方。
那这题就不难解了，其实做的事情就是定义了两层：
1）第一层函数是传入一个参数，返回第二层定义的函数对象
2）第二层是不传入参数，返回第一层参数的平方
套用lambda的定义，便不难解出正确答案：
# -*- coding: utf-8 -*-
def count():
    '''这是原函数'''
    def f(j):
        def g():
            return j*j
        return g
    fs = []
    for i in range(1, 4):
        fs.append(f(i))
    return fs

def edited_count():
    '''这是修改后的函数'''
    fs= []
    for i in range(1, 4):
        fs.append((lambda x:(lambda :x*x))(i))
    return fs

def evol_count():
    '''更加pythonic的写法'''
    return [(lambda x:(lambda :x*x))(i) for i in range(1,4)]

'''一行式写法'''
one_line_count = lambda :[(lambda x:(lambda :x*x))(i) for i in range(1,4)]

再分析一下楼主两段错误代码：
第一段的报错原因在于，楼主混淆了变量的有效空间，lambda中的变量只是形式，并不会对外部变量进行录入，所以在f函数中传入的j，并不会记录在lambda中，因此，在最后执行的时候，列表中的三个函数是第一段代码段中的demo函数，需要楼主传入一个参数，再返回你传入参数的平方。
第二段代码看代码逻辑应该是正确的，这个修改发生了什么呢？其实你定义的lambda函数形式变成了这样：
def demo(x=1):
    return x*x也就是变相的把变量的值给定义了，出错的原因应该是你在调用的时候很可能是以这样的形式调用：count()() 才导致了报错。
希望楼主能够深入理解lambda以及python的命名空间，今后遇到这样的题目便能迎刃而解了。
望采纳，谢谢！~

lambda函数一般是在函数式编程中使用的。通常学习的c/c++/java等等都是过程式编程，所以不常接触lambda函数。 其实这货在c++中已经有所运用了，如果对stl的迭代器比较熟悉的话，就会知道里头的foreach等函数，需要给一个函数，这对于c/c++这种古老的语言来说比较痛苦，一般是在主函数外再写一个函数，然后传入函数指针，看起来非常不直观。boosts用一些特殊的语法技巧实现了c++的lambda。 举个栗子，对于这样一个list l，求l中大于3的元素集合 l = [1, 2, 3, 4, 5] 对于过程式编程，通常会这么写l3 = []for i in l:if i 3:l3.append(i) 而对于函数式变成，只需要给filter函数一个判断函数就行了 def greater_than_3(x): return x 3 l3 = filter(greater_than_3, l) 由于这个判断函数非常简单，用def写起来太累赘了，所以用lambda来实现就非常简洁、易懂 l3 = filter(lambda x: x 3, l) 这是个很简单的例子，可以看出lambda的好处。lambda函数更常用在map和reduce两个函数中。 当然，lambda函数也不见得都好，它也可以被用得很复杂，比如这个问题 的答案，可以用python这样一句解决，这个lambda函数看起来那的确是挺辛苦的。

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