map
map函数根据提供的函数对指定的序列做映射，定义：
map(function, sequence[,sequence,...])--->list
例1
>>> map(lambda x:x+2, [1, 2, 3])
[3, 4, 5]
>>> map(lambda x:x+2, (1, 2, 3))
[3, 4, 5]
>>> map(lambda x:x+2, [1, 2], [1, 2])
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: <lambda>() takes exactly 1 argument (2 given)
最后这个例子说lambda函数需要传2个参数（因为后面的列表是2个）
例2
>>> map(lambda x,y:x+y, [1, 2], [1, 2])
[2, 4]
>>> map(lambda x,y:x+y, [1, 2], (1,2))
[2, 4]
例3
>>> a
[{'type': 2, 'ID': 1}, {'type': 4, 'ID': 2}, {'ID': 3}]
>>> map(lambda x:x['ID'], a)
[1, 2, 3]
>>> map(lambda x:x['type'], a)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 1, in <lambda>
KeyError: 'type'
例子说明，如果其中的一个键不存在({'ID':3}不存在type)会报错。
例4
上面例子中只给了lambda，还可以用普通的函数
>>> def func2(x, y):
... return x+y
...
>>> map(func2, [1, 2, 3], [3, 2, 1])
[4, 4, 4]
>>>
>>> def func1(x):
... return x**2
...
>>> map(func1, [1, 2, 3])
[1, 4, 9]
例5
如果没有给定，就类似于zip函数了
>>> map(None, [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])
[(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4)]
>>> map(None, [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4,5])
[(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (None, 5)]
>>> map(None, [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4,5], [1, 2, 3])
[(1, 1, 1), (2, 2, 2), (3, 3, 3), (4, 4, None), (None, 5, None)]
不过与zip不同
>>> zip([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4,5], [1, 2, 3])
[(1, 1, 1), (2, 2, 2), (3, 3, 3)]
filter
filter函数对指定的序列进行过滤操作。定义：
filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string
例1
>>> filter(lambda x:x%2==1, [1, 2, 3])
[1, 3]
>>> filter(lambda x:x%2==1, (1, 2, 3))
(1, 3)
reduce
reduce函数会对参数序列中元素进行累积。定义：
reduce(function, sequence[, initial]) -> value
注：function必须是有2个参数的函数
例1
>>> reduce(lambda x, y:x+y, [1,2,3,4])
10
>>> reduce(lambda x, y:x+y, [1,2,3,4], 10)
20
如果没有initial参数，这么算：（（（1+2）+3）+4）
如果有initial参数，这么算： （（（（10+1）+2）+3）+4）
lambda
编程中提到的 lambda 表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数。
举例对比（列表中的元素平方）：
>>> map(lambda x:x*x, range(5))
[0, 1, 4, 9, 16] >>> def sq(x):
... return x * x
...
>>> map(sq, range(5))
[0, 1, 4, 9, 16]
前者比后者好。因为后者多定义了一个（污染环境的）函数，尤其如果这个函数只会使用一次的话。而且第一种写法实际上更易读，因为那个映射到列表上的函数具体是要做什么，非常一目了然。如果你仔细观察自己的代码，会发现这种场景其实很常见：你在某处就真的只需要一个能做一件事情的函数而已，连它叫什么名字都无关紧要。Lambda 表达式就可以用来做这件事。
map(lambda x:x*x, range(5))
这样的写法时，你会发现自己如果能将「遍历列表，给遇到的每个元素都做某种运算」的过程从一个循环里抽象出来成为一个函数 map，然后用 lambda 表达式将这种运算作为参数传给 map 的话，考虑事情的思维层级会高出一些来，需要顾及的细节也少了一点。Python 之中，类似能用到 lambda 表达式的「高级」函数还有 reduce、filter 等等