lambda函数
在展开之前，我们先提一下lambda函数。可以利用lambda函数的语法，定义函数。lambda例子如下：
func = lambda x,y: x + y
print func(3,4)
lambda生成一个函数对象。该函数参数为x,y，返回值为x+y。函数对象赋给func。func的调用与正常函数无异。
以上定义可以写成以下形式：
def func(x, y):
return x + y
map()函数
map()是Python的内置函数。它的第一个参数是一个函数对象。
re = map((lambda x: x+3),[1,3,5,6]) // 结果为[4,6,8,9]
这里，map()有两个参数，一个是lambda所定义的函数对象，一个是包含有多个元素的表。map()的功能是将函数对象依次作用于表的每一个元素，每次作用的结果储存于返回的表re中。map通过读入的函数(这里是lambda函数)来操作数据（这里“数据”是表中的每一个元素，“操作”是对每个数据加3）。
在Python 3.X中，map()的返回值是一个循环对象。可以利用list()函数，将该循环对象转换成表。
如果作为参数的函数对象有多个参数，可使用下面的方式，向map()传递函数参数的多个参数：
re = map((lambda x,y: x+y),[1,2,3],[6,7,9])
map()将每次从两个表中分别取出一个元素，带入lambda所定义的函数。
filter()函数
filter函数的第一个参数也是一个函数对象。它也是将作为参数的函数对象作用于多个元素。如果函数对象返回的是True，则该次的元素被储存于返回的表中。filter通过读入的函数来筛选数据。同样，在Python 3.X中，filter返回的不是表，而是循环对象。
filter函数的使用如下例:
def func(a):
if a > 100:
return True
else:
return False
print filter(func,[10,56,101,500])
reduce()函数
reduce函数的第一个参数也是函数，但有一个要求，就是这个函数自身能接收两个参数。reduce可以累计地将函数作用于各个参数。如下例：
print reduce((lambda x,y: x+y),[1,2,5,7,9])
reduce的第一个参数是lambda函数，它接收两个参数x,y, 返回x+y。
reduce将表中的前两个元素(1和2)传递给lambda函数，得到3。该返回值(3)将作为lambda函数的第一个参数，而表中的下一个元素(5)作为lambda函数的第二个参数，进行下一次的对lambda函数的调用，得到8。依次调用lambda函数，每次lambda函数的第一个参数是上一次运算结果，而第二个参数为表中的下一个元素，直到表中没有剩余元素。
上面例子，相当于(((1+2)+5)+7)+9