Python单行函数lambda(小米)加reduce、map、filter(步枪)应用

lambda定义匿名函数，并不会带来程序运行效率的提高，只会使代码更简洁。为了减少单行函数的定义而存在的。

lambda的使用大量简化了代码，使代码简练清晰。但是值得注意的是，这会在一定程度上降低代码的可读性。如果不是非常熟悉Python的人也许会对此很难理解。

如果可以使用for...in...if来完成的，坚决不用lambda。

如果使用lambda，lambda内不要包含循环，如果有，宁愿定义函数来完成，使代码获得可重用性和更好的可读性。如果你对你就喜欢用lambda来做，那也无可厚非，但是有内置函数减弱了代码的可读性！

Python中的reduce内建函数是一个二元操作函数，他用来将一个数据集合(列表，元组等)中的所有数据进行如下操作：传给reduce中的函数func() (必须是一个二元操作函数)先对集合中的第1，2个数据进行操作，得到的结果再与第三个数据用func()函数运算，最后得到一个结果。

map函数应用于每一个可迭代的项，返回的是一个结果list。如果有其他的可迭代参数传进来，map函数则会把每一个参数都以相应的处理函数进行迭代处理。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。

Python函数式编程中的map()函数是将func作用于seq中的每一个元素，并用一个列表给出返回值。如果func为None，作用同zip()。

这里需要注意的是：升级到python3的时候，map函数有一个变化那就是，如果不在map前加上list，lambda函数根本就不会执行。

filter()函数可以对序列做过滤处理，就是说可以使用一个自定的函数过滤一个序列，把序列的每一项传到自定义的过滤函数里处理，并返回结果做过滤。最终一次性返回过滤后的结果。
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时，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。