Reduce
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，Reduce 是个非常有用的函数。举个例子，当你需要计算一个整数列表的乘积时。
通常在 python 中你可能会使用基本的 for 循环来完成这个任务。
现在我们来试试 reduce：
Filter
顾名思义，filter过滤列表中的元素，并且返回一个由所有符合要求的元素所构成的列表，符合要求即函数映射到该元素时返回值为True.
语法
以下是 filter() 方法的语法:filter(function, iterable)
参数
这里是一个简短的例子：
Map
Map会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上。这是它的规范：
规范
map(function_to_apply, list_of_inputs)
大多数时候，我们要把列表中所有元素一个个地传递给一个函数，并收集输出。比方说：
集合推导式（set comprehensions）
它们跟列表推导式也是类似的。 唯一的区别在于它们使用大括号{}。 举个例子：
原文作者: BG6RSH …
字典推导式（dict comprehensions）
字典推导和列表推导的使用方法是类似的。这里有个我最近发现的例子：
列表推导式（list comprehensions）
列表推导式（又称列表解析式）提供了一种简明扼要的方法来创建列表。
它的结构是在一个中括号里包含一个表达式，然后是一个for语句，然后是0个或多个for或者if语句。那个表达式可以是任意的，意思是你可以在列表中放入任意类型的对象。返回结果将是一个新的列表，在这个以if和for语句为上下文的表达式运行完成之后产生。
规范
这里是另外一个简明例子:
For – Else
循环是任何语言的一个必备要素。同样地，for循环就是Python的一个重要组成部分。然而还有一些东西是初学者并不知道的。我们将一个个讨论一下。
我们先从已经知道的开始。我们知道可以像这样使用for循环：
lambda表达式是一行函数。
它们在其他语言中也被称为匿名函数。如果你不想在程序中对一个函数使用两次，你也许会想用lambda表达式，它们和普通的函数完全一样。
原型
lambda 参数:操作(参数)
例子
三元运算符通常在Python里被称为条件表达式，这些表达式基于真(true)/假(not)的条件判断，在Python 2.4以上才有了三元操作。
下面是一个伪代码和例子：
伪代码:
#如果条件为真，返回真 否则返回假
例子:
