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Python 内置了一些比较特殊且实用的函数，使用这些能使你的代码简洁而易读。
下面对 Python 的 lambda、filter、map、reduce 进行初步的学习。reduce 仅提一下，递归的方法建议用循环替代。
lambda 匿名函数
lambda语句中，冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的返回值。
lambda语句构建的其实是一个函数对象，参考下例来感受下 lambda 匿名函数：
1 def f(i): # 用户自定义返回平方数
2 return i*i
3 print(f(3))
4
5 g = lambda x : x*x # lambda 匿名函数
6 print(g(3))lambda 函数和普通的函数相比，就是省去了函数名称，同时这样的匿名函数，不能共享在别的地方调用，也有很多别的方法能够代替lambda。
那是否 lambda 就没有必要了呢？ 感觉上，lambda 还是有以下优势的：
1. 省去定义函数的过程，快速定义单行的最小函数，让代码更加精简
2. 不需要复用的函数，无须定义函数名称
3. 和 filter map reduce 结合使用
lambda 函数可包含多个参数，参考下方示例：
1 def f(x,y):
2 return x+y
3 print(f(3,4))
4 g = lambda x,y : x+y
5 print(g(3,4))lambda 类似于C语言中的宏，是从LISP借用来的；C#3.0开始，也有类似的表达式，关键字是=>，参考如下：
1 var array = new int[] {2, 3, 5, 7, 9};
2 var result = array.Where(n => n > 3); // [5, 6, 9]
filter 函数
filter 函数会对指定序列执行过滤操作，filter(function or None, sequence) -> filter object (list, tuple, or string in 2.x)
filter 函数会对序列参数 sequence 中的每个元素调用 function 函数，最后返回的结果包含调用结果为True的元素
注意：3.x 返回的是一个filter object （后续的函数map也是返回object），要加上list()等类型转换；而之前 2.x 版本的返回值类型和参数sequence的类型相同
1 '''filter'''
2 def is_Even(i):
3 if(i%2==0):
4 return True
5 else:
6 return False
7 l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
8 l = filter(is_Even, l)
9 print(l) # 3.x 返回的是对象 filter object
10 l = list(l) # 3.x 须做类型转换
11 print(l)
12
13 l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
14 l = list(filter(lambda x : x%2==0, l)) # 结合lambda
15 print(l) map 函数
map 函数会对指定序列做映射操作，map(function or None, sequence) -> map object (list, tuple, or string in 2.x)
map 函数会对序列参数 sequence 中的每个元素调用 function 函数，返回的结果为每一个元素调用function函数的返回值
1 '''map'''
2 def sqr(i):
3 return i**2
4 l = [1,2,3]
5 l = map(sqr,l)
6 print(l) # 3.x 返回的是对象 map object
7 l = list(l)
8 print(l)
9
10 l = [1,2,3]
11 l = list(map(lambda x : x**2, l)) # 结合lambda
12 print(l)reduce 函数
注意：reduce 函数在 3.x 版本不是内建函数了，reduce()函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在fucntools模块里，用的话要 先引入
from functools import reduce
reduce 函数会对指定序列做迭代操作，reduce(function, sequence[, initial]) -> value
reduce 函数中的function参数是一个有两个参数的函数，reduce依次从 sequence 中取一个元素，和上一次调用 function 的结果做参数再次调用function。
1 '''reduce'''
2 from functools import reduce # 3.x 版本须引入
3 def sum(x,y):
4 return x+y
5 l = [1,2,3,4,5,6]
6 l = reduce(sum,l)
7 print(l)
8
9 l = [1,2,3,4,5,6]
10 l = reduce(lambda x,y:x+y,l) # 结合lambda
11 print(l)
12 help(reduce) # 查看 reduce 帮助