资源简介

Python 编程
函数
简介
我们知道圆的面积计算公式为：S = πr2
当我们知道半径r的值时，就可以根据公式计算出面积。假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积：
r1 = 12.34
r2 = 9.08
r3 = 73.1
s1 = 3.14 * r1 * r1
s2 = 3.14 * r2 * r2
s3 = 3.14 * r3 * r3
函数
当代码出现有规律的重复的时候，你就需要当心了，每次写3.14 * x * x不仅很麻烦，而且，如果要把3.14改成3.14159265359的时候，得全部替换。
有了函数，我们就不再每次写s = 3.14 * x * x，而是写成更有意义的函数调用s = area_of_circle(x)，而函数area_of_circle本身只需要写一次，就可以多次调用。
基本上所有的高级语言都支持函数，Python也不例外。Python不但能非常灵活地定义函数，而且本身内置了很多有用的函数，可以直接调用。
调用函数
Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。
要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数abs，只有一个参数。可以直接从Python的官方网站查看文档：
http://docs.python.org/2/library/functions.html#abs 也可以在交互式命令行通过help(abs)查看abs函数的帮助信息。
调用abs函数：
>>> abs(100)
100
>>> abs(-20)
20
>>> abs(12.34)
12.34
而比较函数cmp(x, y)就需要两个参数，如果xy，返回1：
>>> cmp(1, 2)
-1
>>> cmp(2, 1)
1
>>> cmp(3, 3)
0
数据类型转换
Python内置的常用函数还包括数据类型转换函数，比如int()函数可以把其他数据类型转换为整数：
>>> int('123')
123
>>> int(12.34)
12
>>> float('12.34')
12.34
>>> str(1.23)
'1.23'
>>> unicode(100)
u'100'
>>> bool(1)
True
>>> bool('')
False
函数名其实就是指向一个函数对象的引用，完全可以把函数名赋给一个变量，相当于给这个函数起了一个“别名”：
>>> a = abs # 变量a指向abs函数
>>> a(-1) # 所以也可以通过a调用abs函数
1
定义函数
在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。
我们以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例：
def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
请自行测试并调用my_abs看看返回结果是否正确。
请注意，函数体内部的语句在执行时，一旦执行到return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判断和循环可以实现非常复杂的逻辑。
如果没有return语句，函数执行完毕后也会返回结果，只是结果为None。
return None可以简写为return。
定义函数
空函数
如果想定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：
def nop():
pass
pass语句什么都不做，那有什么用？实际上pass可以用来作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。
pass还可以用在其他语句里，比如：
if age >= 18:
pass
缺少了pass，代码运行就会有语法错误。
参数检查
调用函数时，如果参数个数不对，Python解释器会自动检查出来，并抛出TypeError：
>>> my_abs(1, 2)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: my_abs() takes exactly 1 argument (2 given)
但是如果参数类型不对，Python解释器就无法帮我们检查。试试my_abs和内置函数abs的差别：
>>> my_abs('A')
'A'
>>> abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: bad operand type for abs(): 'str'
定义函数
添加了参数检查后，如果传入错误的参数类型，函数就可以抛出一个错误：
>>> my_abs('A')
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "", line 3, in my_abs
TypeError: bad operand type
错误和异常处理将在后续讲到。
返回多个值
函数可以返回多个值吗？答案是肯定的。
比如在游戏中经常需要从一个点移动到另一个点，给出坐标、位移和角度，就可以计算出新的新的坐标：
import math
def move(x, y, step, angle=0):
nx = x + step * math.cos(angle)
ny = y - step * math.sin(angle)
return nx, ny
这样我们就可以同时获得返回值：
>>> x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print x, y
151.961524227 70.0
但其实这只是一种假象，Python函数返回的仍然是单一值：
>>> r = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
>>> print r
(151.96152422706632, 70.0)
原来返回值是一个tuple！但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值，所以，Python的函数返回多值其实就是返回一个tuple，但写起来更方便。
函数的参数
定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。
Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。
默认参数
我们仍以具体的例子来说明如何定义函数的默认参数。先写一个计算x2的函数：
def power(x):
return x * x
当我们调用power函数时，必须传入有且仅有的一个参数x：
>>> power(5)
25
>>> power(15)
225
函数的参数
现在，如果我们要计算x3怎么办？可以再定义一个power3函数，但是如果要计算x4、x5……怎么办？我们不可能定义无限多个函数。
你也许想到了，可以把power(x)修改为power(x, n)，用来计算xn，说干就干：
def power(x, n):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
对于这个修改后的power函数，可以计算任意n次方：
>>> power(5, 2)
25
>>> power(5, 3)
125
但是，旧的调用代码失败了，原因是我们增加了一个参数，导致旧的代码无法正常调用：
函数的参数
>>> power(5)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: power() takes exactly 2 arguments (1 given)
这个时候，默认参数就排上用场了。由于我们经常计算x2，所以，完全可以把第二个参数n的默认值设定为2：
def power(x, n=2):
s = 1
while n > 0:
n = n - 1
s = s * x
return s
这样，当我们调用power(5)时，相当于调用power(5, 2)：
>>> power(5)
25
>>> power(5, 2)
25
而对于n > 2的其他情况，就必须明确地传入n，比如power(5, 3)。
函数的参数
从上面的例子可以看出，默认参数可以简化函数的调用。设置默认参数时，有几点要注意：
一是必选参数在前，默认参数在后，否则Python的解释器会报错（思考一下为什么默认参数不能放在必选参数前面）；
二是如何设置默认参数。
当函数有多个参数时，把变化大的参数放前面，变化小的参数放后面。变化小的参数就可以作为默认参数。
使用默认参数有什么好处？最大的好处是能降低调用函数的难度。
举个例子，我们写个一年级小学生注册的函数，需要传入name和gender两个参数：
def enroll(name, gender):
print 'name:', name
print 'gender:', gender
这样，调用enroll()函数只需要传入两个参数：
函数的参数
>>> enroll('Sarah', 'F')
name: Sarah
gender: F
如果要继续传入年龄、城市等信息怎么办？这样会使得调用函数的复杂度大大增加。
我们可以把年龄和城市设为默认参数：
def enroll(name, gender, age=6, city='Beijing'):
print 'name:', name
print 'gender:', gender
print 'age:', age
print 'city:', city
这样，大多数学生注册时不需要提供年龄和城市，只提供必须的两个参数：
>>> enroll('Sarah', 'F')
Student:
name: Sarah
gender: F
age: 6
city: Beijing
只有与默认参数不符的学生才需要提供额外的信息：
enroll('Bob', 'M', 7)
enroll('Adam', 'M', city='Tianjin')
函数的参数--可变参数
在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的，可以是1个、2个到任意个，还可以是0个。我们以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a2 + b2 + c2 + ……。
要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：
def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
>>> calc([1, 2, 3])
14
>>> calc((1, 3, 5, 7))
84
我们把函数的参数改为可变参数：
def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum
定义可变参数和定义list或tuple参数相比，仅仅在参数前面加了一个*号。在函数内部，参数numbers接收到的是一个tuple，因此，函数代码完全不变。但是，调用该函数时，可以传入任意个参数，包括0个参数：
>>> calc(1, 2)
5
>>> calc()
0
如果已经有一个list或者tuple，要调用一个可变参数怎么办？可以这样做：
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(nums[0], nums[1], nums[2])
14
这种写法当然是可行的，问题是太繁琐，所以Python允许你在list或tuple前面加一个*号，把list或tuple的元素变成可变参数传进去：
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> calc(*nums)
14
这种写法相当有用，而且很常见。
函数的参数--关键字参数
可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple。而关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。请看示例：
def person(name, age, **kw):
print 'name:', name, 'age:', age, 'other:', kw
函数person除了必选参数name和age外，还接受关键字参数kw。在调用该函数时，可以只传入必选参数：
>>> person('Michael', 30)
name: Michael age: 30 other: {}
也可以传入任意个数的关键字参数：
>>> person('Bob', 35, city='Beijing')
name: Bob age: 35 other: {'city': 'Beijing'}
>>> person('Adam', 45, gender='M', job='Engineer')
name: Adam age: 45 other: {'gender': 'M', 'job': 'Engineer'}
函数的参数--关键字参数
关键字参数有什么用？它可以扩展函数的功能。比如，在person函数里，我们保证能接收到name和age这两个参数，但是，如果调用者愿意提供更多的参数，我们也能收到。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：
>>> kw = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, city=kw['city'], job=kw['job'])
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
当然，上面复杂的调用可以用简化的写法：
>>> kw = {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
>>> person('Jack', 24, **kw)
name: Jack age: 24 other: {'city': 'Beijing', 'job': 'Engineer'}
函数的参数--参数组合
在Python中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数，这4种参数都可以一起使用，或者只用其中某些，但是请注意，参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数和关键字参数。
比如定义一个函数，包含上述4种参数：
def func(a, b, c=0, *args, **kw):
print 'a =', a, 'b =', b, 'c =', c, 'args =', args, 'kw =', kw
在函数调用的时候，Python解释器自动按照参数位置和参数名把对应的参数传进去。
>>> func(1, 2)
a = 1 b = 2 c = 0 args = () kw = {}
函数的参数--参数组合
>>> func(1, 2, c=3)
a = 1 b = 2 c = 3 args = () kw = {}
>>> func(1, 2, 3, 'a', 'b')
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {}
>>> func(1, 2, 3, 'a', 'b', x=99)
a = 1 b = 2 c = 3 args = ('a', 'b') kw = {'x': 99}
最神奇的是通过一个tuple和dict，你也可以调用该函数：
>>> args = (1, 2, 3, 4)
>>> kw = {'x': 99}
>>> func(*args, **kw)
a = 1 b = 2 c = 3 args = (4,) kw = {'x': 99}
所以，对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。
小结
Python的函数具有非常灵活的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复杂的参数。
默认参数一定要用不可变对象，如果是可变对象，运行会有逻辑错误！
要注意定义可变参数和关键字参数的语法：
*args是可变参数，args接收的是一个tuple；
**kw是关键字参数，kw接收的是一个dict。
以及调用函数时如何传入可变参数和关键字参数的语法：
可变参数既可以直接传入：func(1, 2, 3)，又可以先组装list或tuple，再通过*args传入：func(*(1, 2, 3))；
关键字参数既可以直接传入：func(a=1, b=2)，又可以先组装dict，再通过**kw传入：func(**{'a': 1, 'b': 2})。
使用*args和**kw是Python的习惯写法，当然也可以用其他参数名，但最好使用习惯用法。
递归函数
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。
举个例子，我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n，用函数fact(n)表示，可以看出：
fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n
所以，fact(n)可以表示为n x fact(n-1)，只有n=1时需要特殊处理。
于是，fact(n)用递归的方式写出来就是：
def fact(n):
if n==1:
return 1
return n * fact(n - 1)
如果我们计算fact(5)，可以根据函数定义看到计算过程如下：
===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120
递归函数
递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。
使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。可以试试fact(1000)：
>>> fact(1000)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "", line 4, in fact
...
File "", line 4, in fact
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded
解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。
尾递归是指，在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。
上面的fact(n)函数由于return n * fact(n - 1)引入了乘法表达式，所以就不是尾递归了。要改成尾递归方式，需要多一点代码，主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中：
def fact(n):
return fact_iter(n, 1)
def fact_iter(num, product):
if num == 1:
return product
return fact_iter(num - 1, num * product)
可以看到，return fact_iter(num - 1, num * product)仅返回递归函数本身，num - 1和num * product在函数调用前就会被计算，不影响函数调用。
fact(5)对应的fact_iter(5, 1)的调用如下：
===> fact_iter(5, 1)
===> fact_iter(4, 5)
===> fact_iter(3, 20)
===> fact_iter(2, 60)
===> fact_iter(1, 120)
===> 120
递归函数
斐波那契数列（Fibonacci sequence），又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契（Leonardoda Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义：F(0)=1，F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>2，n∈N*）在现代物理、准晶体结构、化学等领域，斐波纳契数列都有直接的应用
def fib(n):
if n==0:
return 0
elif n==1:
return 1
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
把 n-1 号盘子移动到缓冲区
把1号从起点移到终点
然后把缓冲区的n-1号盘子也移到终点
所以写成py代码就是def move(n,from,buffer,to):
if n==1:
print('Move',n,'from',from,'to',to)
else:
move(n-1,from,to,buffer)
move(1,from,buffer,to)
move(n-1,buffer,from,to)
特殊函数
正如前面引文中所说的，Python是支持多种范型的语言，可以进行
所谓的函数式编程，其突出体现在有这么几个函数：filter、map、reduce、lambda、yield
有了它们，最大的好处是程序更简洁；没有它们，程序也可以用别的方式实现，只不过可能要多写几行罢了。所以，还是能用则用之吧。更何况，恰当地使用这几个函数，能让别人感觉你更牛。（注：本节不对yield进行介绍，后面介绍。）
lambda
lambda函数是一个只用一行就能解决问题的函数，听着是多么诱人
呀。看下面的例子：
>>> def add(x):
... x += 3
... return x
...
>>> numbers = range(10)
>>> numbers
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> new_numbers = []
>>> for i in numbers:
... new_numbers.append(add(i)) #调用add()函数，并append到list中
...
>>> new_numbers
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
在这个例子中，add()只是一个中间操作。当然，上面的例子完全可
以用别的方式实现。比如：
>>> new_numbers = [ i+3 for i in numbers ]
>>> new_numbers
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
首先说明，这种列表解析的方式是非常好的。
但是，我们要用lambda这个函数替代add（x），如：
>>> lam = lambda x: x + 3
>>> n2 = []
>>> for i in numbers:
... n2.append(lam(i))
...
>>> n2
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
这里的lam就相当于add（x），请对应一下，这一行lambda x:x+3就
完成add（x）的三行，特别是最后返回值。还可以写这样的例子：
>>> g = lambda x,y:x+y
>>> g(3,4)
7
>>> (lambda x:x**2)(4)
16
lambda
通过上面的例子，总结一下lambda函数的使用方法：
在lambda后面直接跟变量。
变量后面是冒号。
冒号后面是表达式，表达式计算结果就是本函数的返回值。
为了简明扼要，用一个式子表示是必要的：
lambda arg1, arg2, ...argN : expression using arguments
虽然lambda函数可以接收任意多个参数（包括可
选参数）并且返回单个表达式的值，但是lambda函数不能包含命令，包
含的表达式不能超过一个。不要试图向lambda函数中塞入太多的东西；
如果你需要更复杂的东西，应该定义一个普通函数，想让它多长就多
长。
就lambda而言，它并没有给程序带来性能上的提升，但带来的是代
码的简洁。比如，要打印一个list，里面依次是某个数字的1次方、二次
方、三次方、四次方。用lambda可以这样做：
lamb = [ lambda x:x, lambda x:x**2, lambda x:x**3, lambda x:x**4 ]
>>> for i in lamb:
... print i(3),
...
3 9 27 81
lambda作为一个单行的函数，在编程实践中可以选择使用。
map
先看一个例子，还是上面讲述lambda时的第一个例子，用map也能
够实现：
>>> numbers
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> map(add, numbers) #只引用函数名称add即可
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
>>> map(lambda x: x+3, numbers) #用lambda当然可以啦
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
map()是Python的一个内置函数，它的基本样式是：
map(func, seq)
func是一个函数，seq是一个序列对象。在执行的时候，序列对象中的每个元素，按照从左到右的顺序依次被取出来，塞入到func函数里面，并将func的返回值依次存到一个列表中。
在应用中，map所能实现的也可以用别的方式实现。比如：
>>> items = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> squared = []
>>> for i in items:
... squared.append(i**2)
...
>>> squared
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> def sqr(x): return x**2
...
>>> map(sqr, items)
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x**2, items)
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> [ x**2 for x in items ] #这个我最喜欢了，速度快，可读性强
[1, 4, 9, 16, 25]
map
通过上面的例理解要点：
对iterable中的每个元素，依次应用function的方法（函数）（这本
质上就是一个for循环）。
将所有结果返回一个列表。
如果参数很多，则对那些参数并行执行function。子，总结一下lambda函数的使用方法：
在lambda后面直接跟变量。
变量后面是冒号。
冒号后面是表达式，表达式计算结果就是本函数的返回值。
为了简明扼要，用一个式子表示是必要的：
lambda arg1, arg2, ...argN : expression using arguments
虽然lambda函数可以接收任意多个参数（包括可
选参数）并且返回单个表达式的值，但是lambda函数不能包含命令，包
含的表达式不能超过一个。不要试图向lambda函数中塞入太多的东西；
如果你需要更复杂的东西，应该定义一个普通函数，想让它多长就多
长。
例如：
>>> lst1 = [1,2,3,4,5]
>>> lst2 = [6,7,8,9,0]
>>> map(lambda x, y: x+y, lst1, lst2)
[7, 9, 11, 13, 5]
上面这个例子如果用for循环来写，还不是很难，如
果扩展一下，下面的例子用for来改写，就要小心了：
>>> lst1 = [1,2,3,4,5]
>>> lst2 = [6,7,8,9,0]
>>> lst3 = [7,8,9,2,1]
>>> map(lambda x, y, z: x+y+z, lst1, lst2, lst3)
[14, 17, 20, 15, 6]
这才显示出map的简洁优雅。
reduce
直接看这个：
>>> reduce(lambda x, y : x+y, [1, 2, 3, 4, 5])
15
请仔细观察，是否能够看出如何运算的呢？
对比一下map()的运算，能更理解reduce()。Map()是上下运算，
reduce()是横着逐个元素进行运算。
reduce
如果用我们熟悉的for循环来做上面reduce的事情，可以这样来做：
>>> lst = range(1, 6)
>>> lst
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> r = 0
>>> for i in range(len(lst)):
... r += lst[i]
...
>>> r
15
for是普适的，reduce是简洁的。
为了锻炼思维，看这么一个问题，有两个list，a=[3，9，8，5，
2]，b=[1，4，9，2，6]，计算：a[0]*b[0]+a[1]*b[1]+...的结果。
>>> a
[3, 9, 8, 5, 2]
>>> b
[1, 4, 9, 2, 6]
>>> zip(a ,b)
[(3, 1), (9, 4), (8, 9), (5, 2), (2, 6)]
>>> sum(x*y for x, y in zip(a, b)) #解析后直接求和
133>>> new_list = [x*y for x, y in zip(a, b)] #可以看作是上面方法的分步实施
>>> #这样解析也可以：new_tuple = (x*y for x, y in zip(a, b))
>>> new_list
[3, 36, 72, 10, 12]
>>> sum(new_list) #或者:sum(new_tuple)
133
>>> reduce(lambda sum, (x, y): sum + x*y, zip(a,b), 0) #这个方法是在耍酷呢吗？
133
>>> from operator import add, mul #耍酷的方法也不止一个
>>> reduce(add,map(mul,a,b))
133
>>> reduce(lambda x,y: x+y, map(lambda x,y: x*y, a,b)) #map,reduce,lambda都齐
133
如果使用的是Python 3，会跟上面有点儿不一样，因为在
Python 3中，reduce()已经从全局命名空间中移除，放到了functools模块
中，如果要是用，需要用from functools import reduce引入之。
reduce
通过上面的例理解要点：
对iterable中的每个元素，依次应用function的方法（函数）（这本
质上就是一个for循环）。
将所有结果返回一个列表。
如果参数很多，则对那些参数并行执行function。子，总结一下lambda函数的使用方法：
在lambda后面直接跟变量。变量后面是冒号。冒号后面是表达式，表达式计算结果就是本函数的返回值。
为了简明扼要，用一个式子表示是必要的：
lambda arg1, arg2, ...argN : expression using arguments
虽然lambda函数可以接收任意多个参数（包括可
选参数）并且返回单个表达式的值，但是lambda函数不能包含命令，包
含的表达式不能超过一个。不要试图向lambda函数中塞入太多的东西；
如果你需要更复杂的东西，应该定义一个普通函数，想让它多长就多
长。
例如：
>>> lst1 = [1,2,3,4,5]
>>> lst2 = [6,7,8,9,0]
>>> map(lambda x, y: x+y, lst1, lst2)
[7, 9, 11, 13, 5]
上面这个例子如果用for循环来写，还不是很难，如
果扩展一下，下面的例子用for来改写，就要小心了：
>>> lst1 = [1,2,3,4,5]
>>> lst2 = [6,7,8,9,0]
>>> lst3 = [7,8,9,2,1]
>>> map(lambda x, y, z: x+y+z, lst1, lst2, lst3)
[14, 17, 20, 15, 6]
这才显示出map的简洁优雅。
reduce
直接看这个：
>>> reduce(lambda x, y : x+y, [1, 2, 3, 4, 5])
15
请仔细观察，是否能够看出如何运算的呢？
对比一下map()的运算，能更理解reduce()。Map()是上下运算，
reduce()是横着逐个元素进行运算。

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