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。
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)=x * x时，f(x)就是作为参数传入map的。
在前面，我们是显式的定义了一个f(x)的函数，除此以外，其实可以直接传入匿名函数。
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。
result = [item for item in map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])] print(result) # ==> [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
同理，对于reduce()函数，也同样可以通过定义匿名函数来实现相同的逻辑。
from functools import reduce reduce(lambda x, y: x + y, [1,3,5,7,9])
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']
参考答案：
sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=lambda item: item.lower())
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