5 函数式编程（即高阶函数，将函数作为参数传入）
map()：
map()函数接收两个参数，一个是传入函数，一个是Iterable，map将传入函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
如：map(f, [x1, x2, x3, x4]) = [f(x1),f(x2),f(x3),f(x4)] -->把f(x)作用在list的每一个元素并将结果生成一个新的list
reduce()：
如：reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4) -->将f(x)作用在一个序列上，并将结果继续和序列的下一个元素做累积计算
filter()：
filter()用于过滤序列，
如：filter(f, [x1, x2, x3, x4]) -->把筛选函数依次作用于序列的每个元素，然后根据返回值是True/False决定保留/丢弃该元素。
sorted()：
sorted()用于排序 （内幕：对于元素 x,y,若x < y，则返回‐1，若x == y，返回0，若x > y，返回1。这样，排序算法就不用关心具体的比较过程，而是根据比较结果直接排序。）
sorted(iterable , key=函数 , reverse=True) --> key函数作用于list中的每个元素，根据其返回结果进行排序,第三个参数为反向排序时使用。
例子：L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)] print(sorted(L,key=lambda i:i[0])) #按名字排序 print(sorted(L,key=lambda i:i[1])) #按成绩排序
闭包 Closure：
闭包 Closure用于将函数作为结果值返回
返回闭包（某函数）时牢记：该函数并未执行，返回函数中不要引用任何可能会变化的变量。（即包在里面的函数，不要引用外部函数的任何循环变量）
如果一定要引用循环变量，则再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值
lambda函数：
匿名函数（lambda函数）：
（语法）lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
如：lambda x: x * x --> 冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的返回值。
易错：fs = [(lambda n: i + n) for i in range(10)]与 fs = [(lambda n, i=i : i + n) for i in range(10)]
注意：1.使用lambda，lambda内不要包含循环;
2.lambda只是为了减少单行函数的定义而存在的;
3.可用for...in...if来完成的，坚决不用lambda。