（1）lambda
lambda是Python中一個很有用的語法，它允許你快速定義單行最小函數。類似于C語言中的宏，可以用在任何需要函數的地方。
基本語法如下：
函數名 = lambda args1,args2,...,argsn : expression
例如：
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add = lambda x,y : x + yprint add(1,2) |
（2）filter
filter函數相當于一個過濾器，函數原型為：filter(function,sequence),表示對sequence序列中的每一個元素依次執行function，這里function是一個bool函數，舉例說明：
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sequence = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]fun = lambda x : x % 2 == 0seq = filter(fun,sequence)print seq |
以下代碼就是表示篩選出sequence中的所有偶數。
filter函數原型大致如下：
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def filter(fun,seq): filter_seq = [] for item in seq: if fun(item): filter_seq.append(item) return filter_seq |
（3）map
map的基本形式為：map(function,sequence)，是將function這個函數作用于sequence序列，然后返回一個最終結果序列。比如：
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seq = [1,2,3,4,5,6]fun = lambda x : x << 2print map(fun,seq) |
map的函數源代碼大致如下：
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def map(fun,seq): mapped_seq = [] for item in seq: mapped_seq.append(fun(item)) return mapped_seq |
（4）reduce
reduce函數的形式為：reduce(function,sequence,initVal)，function表示一個二元函數，sequence表示要處理的序列，而initVal表示處理的初始值。比如：
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seq = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]fun = lambda x,y: x + yprint reduce(fun,seq,0) |
表示從初始值0開始對序列seq中的每一個元素累加，所以得到結果是55
reduce函數的源代碼大致如下：
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def reduce(fun,seq,initVal = None): Lseq = list(seq) if initVal is None: res = Lseq.pop(0) else: res = initVal for item in Lseq: res = fun(seq,item) return res |
（5）apply
apply是用來間接地代替某個函數，比如：
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def say(a,b): print a,bapply(say,(234,'Hello World!')) |
