一、Lambda 架构
作为实时数据处理和数据流处理方案之一，Lambda 架构提供了一个完整的区分批处理和实时处理的解决方案。其中对于实时数据处理部分的核心，就是利用 Lambda 架构来进行分布式计算，而 Lambda 表现出来的优越性能也成为了各类计算领域和开源软件中的热门话题。
Lambda 架构深入探讨，在不同数据层面对架构进行深入理解，可以更好的了解Lambda 的工作原理：
1. 速率层：Speed Layer，主要负责对数据进行实时的计算和处理，将结果存储在一个独立的数据系统中作为结果。相对批量层而言，速率层是高性能和低延迟的，并且能够在实时流数据中进行计算，那么对应到Lambda 求和问题，我们可以在实时架构中使用Lambda快速计算。
2. 批量层：Batch Layer，批量层主要负责隔离Speed Layer 与视图层，保持视图层的一致性，相对Speed Layer，批量层经常提供一种更加强壮的数据处理方式，包括大规模分布式计算，事务管理等等。那么对于Lambda 求和问题，我们可以在Batch计算中使用Lambda 统计数据结果。
二、Lambda 和 def的区别
1. def 函数定义的一般形式是由关键字 def，函数名，括号和冒号构成，其代码块以及返回值表示在函数被调用后返回哪些数据。例如如下代码：
def add(x, y):
return x + y
这个 add 函数可以使用如下 lambda 表达式进行替代：
lambda x, y: x + y
2. 区别在于，def 函数是可以进行多次调用的，而 lambda 表达式通常是在一个非正式程度的场合下使用的。这里的重点是 lambda 表达式是一个单一的表达式，而非一个可执行的代码块。因此，如果我们希望在函数内部定义一些小的函数，我们需要使用 def 关键字定义这些函数。对于Lambda 求和问题，我们可以通过Lambda表达式对数据的求和关系进行简单计算，但是如果数据逻辑比较复杂就需要使用 def 函数的方式定义更完整的逻辑计算。
三、Lambda 和 Mutton 的区别
1. Mutton 是一种英国本土的菜肴，和其它早期菜品一样，通常被称为羊肉，主要由不同部位的羊肉裹上调味面包屑制成，然后放在烤箱中烤，因此，Mutton 与 Lambda 求和本质上无关。
2. Lambda 和 Mutton 是不同的编程语言中的关键字和保留字。Lambda 是一个函数式编程的表达式，使用起来简单、高效，并可以轻松代替单行的 def 函数定义。而Mutton作为保留字则在Python中没有实际用处，只是为避免和潜在的未来Python关键字冲突而被保留下来。那么对于Lambda求和问题，我们可以利用Lambda表达式来进行数据的快速求和，但是不要将其与 Mutton 混淆。
四、Lambda 求和完整的代码示例
# 通过Lambda表达式求和
sum = lambda x, y: x + y
result = sum(1, 2)
print(result)
# 通过def函数进行数据逻辑的处理
def add(x, y):
return x + y
result = add(1, 2)
print(result)
# 利用Lambda表达式对列表元素求和
list = [1, 2, 3, 4, 5]
total = reduce(lambda x, y: x + y, list)
print(total)
# 利用Lambda表达式对字典元素求和
dict = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'four': 4, 'five': 5}
total = reduce(lambda x, y: x + y, dict.values())
print(total)
五、小结
本文从Lambda 架构、Lambda 和 def、Lambda 和 Mutton的区别三个方面探究了Lambda求和的其中几个方面，Lambda 表达式充分体现了当下编程语言追求高效、简洁代码的理念，并在 Python 编程中占据了十分重要的地位。而针对Lambda求和，其提供了快速计算和复杂数据的逻辑解析两种方法，可以更好的适配不同的场景和数据需求。在数据处理过程中，这些知识点更应该加以利用，以达到最优的处理效果。
