1.一切皆对象
python是面向对象语言。在python中，一切皆对象，函数自然也不例外。在python中定义个最简单的函数如下：
def fun(): print "hello world"
当代码执行遇到def以后，会现在内存中生成一个函数对象，这个函数对象被定义为这个函数的名字。当我们调用函数时就要指定函数的名字，通过函数名才能找到这个函数。 函数的代码段在定义时是不会执行的，只有当这个函数被调用时，函数内部的代码段才会被执行。 函数调用结束时，这个函数内部生成的所有数据都会被销毁。
函数可以作为对象可以赋值给一个变量，可以作为元素添加到集合对象中，可以作为参数值传递给其它函数，还可以当做函数的返回值被引用。
2.函数拥有对象模型的通用属性
函数作为一个对象，拥有对象模型的通用属性：id,类型和值。以上面的函数为例：
def fun(): print "hello world"print id(fun)print type(fun)print funfun()
代码输出如下：
4297786264<type 'function'><function fun at 0x1002b0398>hello world
使用id加函数名，可以打印func这个函数在内存中的身份地址;
使用type加函数名可以打印func这个函数的类型;
只输入函数名，不加括号时，会输出函数在内存中的地址;
使用def语句来定义函数，func是函数名. 定义func这个函数后，函数里面的打印语句并没有执行，而是等待被调用 ，然后才会执行输出语句。
3.函数可以被引用
def fun(): print "hello world"f1 = funprint f1print funf1()
最终的输出：
<function fun at 0x1002b0398><function fun at 0x1002b0398>hello world
由上面的例子不难看出，把函数赋值给一个变量时，就是把这个函数在内存中的地址绑定给这个变量，这样引用这个变量时就是在调用这个函数。将fun赋值给变量f以后，他们指向的是同一个内存地址，使用f1变量名加括号相当于在调用fun()。
4.函数可以当参数传递
def fun(): print "hello world"def wrapfunc(inner): print "hello wrap" inner()wrapfunc(fun)
最后程序的输出：
hello wraphello world
5.函数作为返回值
def fun(): print "hello world"def wrapfunc(inner): return innerprint wrapfunc(fun)
最后的输出结果为：
转自：http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/78370461函数式编程是使用一系列函数去解决问题，按照一般编程思维，面对问题时我们的思考方式是“怎么干”，而函数函数式编程的思考方式是我要“干什么”。 至于函数式编程的特点暂不总结，我们直接拿例子来体会什么是函数式编程。
lambda表达式（匿名函数）：
普通函数与匿名函数的定义方式：
#普通函数def add(a,b): return a + bprint add(2,3) #匿名函数add = lambda a,b : a + bprint add(2,3)#========输出===========55
匿名函数的命名规则，用lamdba 关键字标识，冒号（：）左侧表示函数接收的参数（a,b） ,冒号（：）右侧表示函数的返回值（a+b）。
因为lamdba在创建时不需要命名，所以，叫匿名函数^_^
Map函数：
计算字符串长度
abc = ['com','fnng','cnblogs']for i in range(len(abc)): print len(abc[i])#========输出===========347
定义abc字符串数组，计算abc长度然后循环输出数组中每个字符串的长度。
来看看map()函数是如何来实现这个过程的。
abc_len = map(len,['hao','fnng','cnblogs'])print abc_len#========输出===========[3, 4, 7]
虽然，输出的结果中是一样的，但它们的形式不同，第一种是单纯的数值了，map()函数的输出仍然保持了数组的格式。
大小写转换；
python提供有了，upper() 和 lower() 来转换大小写。
#大小写转换ss='hello WORLD!'print ss.upper() #转换成大写print ss.lower() #转换成小写#========输出===========HELLO WORLD!hello world!
通过map()函数转换：
def to_lower(item): return item.lower()name = map(to_lower,['cOm','FNng','cnBLoGs'])print name#========输出===========['com', 'fnng', 'cnblogs']
这个例子中我们可以看到，我们写义了一个函数toUpper，这个函数没有改变传进来的值，只是把传进来的值做个简单的操作，然后返回。然后，我们把其用在map函数中，就可以很清楚地描述出我们想要干什么。
再来看看普通的方式是如何实现字符串大小写转换的：
abc = ['cOm','FNng','cnBLoGs']lowname = []for i in range(len(abc)): lowname.append(abc[i].lower())print lowname#========输出===========['hao', 'fnng', 'cnblogs']
map()函数加上lambda表达式(匿名函数)可以实现更强大的功能。
#求平方#0*0,1*1,2*2,3*3,....8*8squares = map(lambda x : x*x ,range(9))print squares#========输出===========[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]
Reduce函数：
def add(a,b): return a+badd = reduce(add,[2,3,4])print add#========输出===========9
对于Reduce函数每次是需要对两个数据进行处理的，首选取2 和3 ，通过add函数相加之后得到5，接着拿5和4 ，再由add函数处理，最终得到9 。
在前面map函数例子中我们可以看到，map函数是每次只对一个数据进行处理。
然后，我们发现通过Reduce函数加lambda表达式式实现阶乘是如何简单：
#5阶乘#5！=1*2*3*4*5print reduce(lambda x,y: x*y, range(1,6))#========输出===========120
Python中的除了map和reduce外，还有一些别的如filter, find, all, any的函数做辅助（其它函数式的语言也有），可以让你的代码更简洁，更易读。 我们再来看一个比较复杂的例子：
#计算数组中正整数的值number =[2, -5, 9, -7, 2, 5, 4, -1, 0, -3, 8]count = 0sum = 0for i in range(len(number)): if number[i]>0: count += 1 sum += number[i]print sum,countif count>0: average = sum/countprint average#========输出===========30 65
如果用函数式编程，这个例子可以写成这样：
number =[2, -5, 9, -7, 2, 5, 4, -1, 0, -3, 8]sum = filter(lambda x: x>0, number)average = reduce(lambda x,y: x+y, sum)/len(sum)print average#========输出===========5
最后我们可以看到，函数式编程有如下好处：
1）代码更简单了。
2）数据集，操作，返回值都放到了一起。
3）你在读代码的时候，没有了循环体，于是就可以少了些临时变量，以及变量倒来倒去逻辑。
4）你的代码变成了在描述你要干什么，而不是怎么去干。
