1.map()和reduce()
map：map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
reduce：reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算
>>> from functools import reduce >>> def add(x, y): ... return x + y ... >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) 25
2.filter（用于过滤序列）
filter()也接收一个函数和一个序列，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]))
# 结果: [1, 5, 9, 15]
3.sorted
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21]) [-21, -12, 5, 9, 36]
接收一个key函数来实现自定义的排序，如下：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) [5, 9, -12, -21, 36]
4.匿名函数
关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数，匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果
>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
5.装饰器
代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）
>>> def now():
... print('2015-3-25')
...
>>> f = now
>>> f()
2015-3-25
