秉承着一切皆对象的理念，我们再次回头来看函数(function)。函数也是一个对象，具有属性（可以使用dir()查询）。作为对象，它还可以赋值给其它对象名，或者作为参数传递。
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：
代码如下:
func = lambda x,y: x + y
print func(3,4)
以上定义可以写成以下形式：
代码如下:
def func(x, y):
return x + y
函数作为参数传递
函数可以作为一个对象，进行参数传递。函数名(比如func)即该对象。比如说:
代码如下:
def test(f, a, b):
print 'test'
print f(a, b)
test(func, 3, 5)
我们因此可以提高程序的灵活性。可以使用上面的test函数，带入不同的函数参数。比如:
代码如下:
test((lambda x,y: x**2 + y), 6, 9)
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。
代码如下:
re = map((lambda x: x+3),[1,3,5,6])
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。
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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：
代码如下:
re = map((lambda x,y: x+y),[1,2,3],[6,7,9])
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:
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代码如下:
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可以累进地将函数作用于各个参数。如下例：
代码如下:
print reduce((lambda x,y: x+y),[1,2,5,7,9])
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
根据mmufhy的提醒： reduce()函数在3.0里面不能直接用的，它被定义在了functools包里面，需要引入包，见评论区。
总结
函数是一个对象
用lambda定义函数
map()
filter()
reduce()
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