在讲述filter，map和reduce之前，首先介绍一下匿名函数lambda。
lambda的使用方法如下：lambda [arg1[,arg2,arg3,...,argn]] : expression
例如：
>>> add = lambda x,y : x + y
>>> add(1,2)
3
接下来分别介绍filter，map和reduce。
1、filter(bool_func,seq)：此函数的功能相当于过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素；返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列。
例如：
>>> filter(lambda x : x%2 == 0,[1,2,3,4,5])
[2, 4]
filter内建函数的python实现：
>>> def filter(bool_func,seq):
filtered_seq = []
for eachItem in seq:
if bool_func(eachItem):
filtered_seq.append(eachItem)
return filtered_seq
2、map(func,seq1[,seq2...])：将函数func作用于给定序列的每个元素，并用一个列表来提供返回值；如果func为None，func表现为身份函数，返回一个含有每个序列中元素集合的n个元组的列表。
例如：
>>> map(lambda x : None,[1,2,3,4])
[None, None, None, None]
>>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4])
[2, 4, 6, 8]
>>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4,[5,6,7]])
[2, 4, 6, 8, [5, 6, 7, 5, 6, 7]]
>>> map(lambda x : None,[1,2,3,4])
[None, None, None, None]
map内建函数的python实现：
>>> def map(func,seq):
mapped_seq = []
for eachItem in seq:
mapped_seq.append(func(eachItem))
return mapped_seq
3、reduce(func,seq[,init])：func为二元函数，将func作用于seq序列的元素，每次携带一对（先前的结果以及下一个序列的元素），连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上，最后减少我们的序列为一个单一的返回值：如果初始值init给定，第一个比较会是init和第一个序列元素而不是序列的头两个元素。
例如：
>>> red
刚刚写完Python嵌入部分的简单例子（差不多够现在用的啦~），接着看点实际的东西，如果没有这些应用的话，前面的嵌入也没有什么意义。嵌入的其他部分以后遇到再写，不必一下子把那些函数都弄懂，是吧~
OK，来看Python库中我认为最好玩的一部分，也就是Python对网页的操作。
这篇简单说下如何通过网址下载网页，前提当然是 ......
