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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：

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

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:

def test(f, a, b):
    print 'test'
    print f(a, b)
test(func, 3, 5)

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:

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。

re = map((lambda x: x+3),[1,3,5,6])

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 可以累进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

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()