Python 提供 3 種內建函數和 lambda 表達式等來支持函數式編程。
匿名函數
Python 允許用 lambda 關鍵字創造匿名函數。匿名顧名思義就是沒有名字，即不需要以標準的方式來聲明，比如說，使用 def 加函數名來聲明。一個完整的 lambda “語句”代表了一個表達式，這個表達式的定義體必須和聲明放在同一行。語法如下：
lambda [arg1[, arg2, ... argN]]: expression
參數是可選的，如果使用參數的話，參數通常也會出現在表達式中。
注意：lambda 表達式返回可調用的函數對象。其實 lambda 表達式本身就是一個函數，這個函數定義了輸入（冒號左邊）和輸出（冒號右邊），只不過這個函數沒有名字，但是我們可以把它賦給一個變量。
比如簡單的加法函數。一般我們是這么寫的：
def add(x, y):
return x+y
lambda 表達式這么寫：
lambda x, y : x + y
我們可以把 lambda x, y : x + y 賦值給 f ，然后給 f 傳參數：
>>> f = lambda x, y : x + y
>>> f
at 0x10377f320>
>>> f(-10,8)
-2
>>> f(12, 100)
112
>>> f(-33, -22)
-55
可以看到，f 確實是個函數，可以接收兩個參數，并返回這兩個參數的和，等價于上面的 add 函數。
使用場景
1、函數式編程
2、閉包
簡單粗暴地理解為閉包就是一個定義在函數內部的函數，閉包使得變量即使脫離了該函數的作用域范圍也依然能被訪問到。
高階函數
高階函數英文叫 Higher-order function 。一般函數的輸入參數和返回值都只能是變量或常量，如果某個函數可以接收函數作為其輸入參數，或者其返回值中包含函數，那么該函數就是高階函數。
Python 中有三個內建的用來支持函數式編程的高階函數，分別是 filter()，map() 和 reduce()。
filter()
filter(function, sequence) 返回一個 sequence (序列)，返回的序列中包括了輸入序列中所有調用 function(item) 后返回值為 true 的元素。
舉個栗子：
>>> def f(x): return x % 3 == 0 or x % 5 == 0
...
>>> filter(f, range(2, 25))
[3, 5, 6, 9, 10, 12, 15, 18, 20, 21, 24]
因為 filter() 的輸入參數中包含函數 f() ，所以 filter() 是高階函數。上面的例子中返回 2~24 中能被 3 或 5 整除的數組成的列表。
當然，也可以使用匿名函數 lambda 表達式實現：
>>> filter(lambda x : x % 3 == 0 or x % 5 == 0, range(2, 25))
[3, 5, 6, 9, 10, 12, 15, 18, 20, 21, 24]
或者使用列表生成式：
>>> [x for x in range(2, 25) if x % 3 == 0 or x % 5 == 0]
[3, 5, 6, 9, 10, 12, 15, 18, 20, 21, 24]
map()
map() 與 filter() 相似，因為它也能通過函數來處理序列。map()將函數調用“映射”到序列的每個元素上，并返回一個含有所有返回值的列表。
舉個栗子：
>>> def cube(x): return x**3
...
>>> map(cube, range(1,11))
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
上面的例子中，將 1~10 里的每個數分別調用 cube() ，并將返回值（x 的 3 次方）放入列表中。
lambda 表達式：
>>> map(lambda x : x**3, range(1, 11))
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
列表生成式：
>>> [x**3 for x in range(1, 11)]
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
注意：map() 也可以處理多個序列。
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5], [2, 4, 6])
[3, 7, 11]
>>> map(lambda x, y: (x+y, x-y), [1, 3, 5], [2, 4, 6])
[(3, -1), (7, -1), (11, -1)]
>>> map(None, [1, 3, 5], [2, 4, 6])
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
reduce()
reduce(function, sequence) 返回一個單值，它是這樣構造的：首先以序列的前兩個元素調用函數 function，再以返回值和第三個參數調用，依次執行下去。
例如，以下程序計算 0 到 5 的整數之和:
>>> def add(x, y): return x+y
...
>>> reduce(add, range(0, 5))
10
實際上 reduce() 執行了如下的運算：
((((0+1)+2)+3)+4) ==> 10
lambda 表達式：
reduce(lambda x, y : x + y, range(0, 5))
偏函數
偏函數解決這樣的問題：如果我們有函數是多個參數的，我們希望能固定其中某幾個參數的值（類似于默認值）。
舉個栗子：
int() 函數可以把字符串轉換為整數，當僅傳入字符串時，int() 函數默認按十進制轉換：
>>> int('11111')
11111
但 int() 函數還提供額外的 base 參數（默認值為10） 。如果傳入 base 參數，就可以做 N 進制的轉換：
>>> int('11111',8)
4681
>>> int('11111',base=16)
69905
假設要轉換大量的二進制字符串，每次都傳入 int(x, base=2) 非常麻煩，于是，我們想到，可以定義一個 int2() 的函數，默認把 base=2 傳進去：
def int2(x, base=2):
return int(x, base)
這樣，我們就可以方便地轉換二進制了：
>>> int2('1000000')
64
>>> int2('1010101')
85
functools.partial 就是幫助我們創建一個偏函數的，不需要我們自己定義 int2() ，可以直接使用下面的代碼創建一個新的函數 int2 ：
>>> import functools
>>> int2 = functools.partial(int, base=2)
>>> int2('11111')
31
>>> int2('10000')
16
總結一下，functools.partial 的作用就是，把一個函數的某些參數給固定住（也就是設置默認值），返回一個新的函數，調用這個新函數會更簡單。
需要注意的是，上面的新的 int2 函數，僅僅是把 base 參數重新設定默認值為 2 ，但也可以在函數調用時傳入其他值：
>>> int2('11111',base=10)
11111
>>> int2('11111',base=8)
4681
