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一、lambda
lambda是匿名函数，也叫行内函数。 具体用法如下：
f = lambda x ： x+2 #定义了一个函数f(x)=x+2
g = lambda x，y ： x+y #定义了一个函数f(x,y)=x+y
lambda只是一个表达式，函数体比def简单得多，lambda表达式运行起来像一个函数。关于lambda函数的用途有两点说明。
（1）对于单行函数，使用lambda可以省去定义函数的过程，让代码更加简洁。
（2）在非多次调用函数的情况下，lambda表达式即用即得，可以提高性能。
使用lambda的匿名函数的例子如下：
>>> f = lambda x,y,z:x+y+z
>>> f(1,2,3)
6
>>>
二、reduce()
使用reduce(func(),Z)，可以把一个函数作用在一个序列上累计计算。其效果如下：
reduce(f, {x1,x2,x3,x4}) = f(f(f(x1,x2,x3),x4)
Python中的reduce内建函数func()是一个二元操作函数，它将一个数据集合Z（可以是列表或元组等）中的所有数据进行下列操作：用函数func()对集合Z中的第1、第2个数据进行运算，将得到的结果再与Z中的第三个数据运算，以此循环。
例如：
from functools import reduce
def add (x,y):
return x+y
sum=reduce(add,(1,2,3,4,5,6,7))
print(sun)
执行上面的程序，输出1+2+3+4+5+6+7的结果即28.reduce就是将add(x,y)函数作用在(1,2,3,4,5,6,7)上，即：1赋给x，2赋给y，再将计算结果（1+2）赋给x，3赋给y；再次将计算结果（（1+2）+3）赋给x，4赋给y，以此类推。 当然，也可以用lambda的方法，更为简单：
>>> from functools import reduce
>>> sun=reduce(lambda x,y:x+y,(1,2,3,4,5,6,7))
>>>print(sum)
28
>>>
reduce在Python 2.x中可以直接使用,但在Python 3.0以后，已经不在built-in function中，要使用它就必须先导入：from function import reduce。
三、filter
filter()用于过滤序列。filter()接收一个函数和一个序列，并把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值True或者False,决定保留还是丢弃该元素。
例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，代码如下：
>>> def is_odd(n):
return n % 2 == 1
>>>list (filter(is_odd, [1,2,4,5,6,9,10,15]))
[1,5,9,15]
>>>
再如把一个序列中的空字符串删掉，代码如下：
>>> def not_empty(s):
return s and s.strip()
>>> list(filter(not_empty,['A', ''B', None, 'C', ' '])}
['A', 'B', 'C']
>>>
可见，用filter()这个高阶函数时，关键在于正确地实现一个“筛选”函数。、
filter()函数还可以实现行函数功能，例如：
>>> b=[i for i in range (1,10) if i>5 and i<9]
>>>b
[6,7]
>>>
用filter()函数改写如下：
>>> b=filter(lambda x: x>5 and x<8, range(1,10))
>>> list (b)
[6, 7]
>>>
filter()在Python 2.7中直接返回一个列表。但在Python 3.x中，finter()是一个容器，返回时需要用list调用才显示数据。
