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。 [b]lambda函数[/b] 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： 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： [b]函数作为参数传递[/b] 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: test函数的第一个参数f就是一个函数对象。将func传递给f，test中的f()就拥有了func()的功能。 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: [b]map()函数[/b] map()是Python的内置函数。它的第一个参数是一个函数对象。 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： 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。 [b]filter()函数[/b] 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: [b]reduce()函数[/b] 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： 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 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。 [b]总结[/b] 函数是一个对象 用lambda定义函数 map() filter() reduce()