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作為一種抽象程度極高的編程范式，函數式編程的最大特點就是允許函數本身作為一個參數傳入另一個函數，並且也可以返回一個函數。本文介紹Python函數式編程的兩個極為重要的函數：map和reduce。在介紹這兩個函數前，先簡單說下什麼是高階函數。
高階函數
我們求平方根函數的例子來解釋什麼是高階函數。
>>> math.sqrt(16)
4.0
>>> math.sqrt
<built-in function math.sqrt>由上可見，math.sqrt(16)是函數調用，而math.sqrt則是函數本身。Python允許將函數本身賦值給一個變量，所以我們可以看到如下效果：
>>> f = math.sqrt
>>> f
<built-in function math.sqrt> 於是我們可以得到結論：Python中變量可以指向函數。
變量可以指向函數，函數的參數可以接受變量，那一個函數就可以接受另一個函數作為參數，這樣的函數我們稱之為高階函數。
def add(x,y,f):
return f(x)+f(y)
>>> add(16,9,math.sqrt)
7.0map函數
作為Python函數式編程的代表，你可以將map函數理解為數學上的映射，map函數接受兩個參數，一個是函數，另一個則是函數所作用的可迭代對象。map將函數依次作用在可迭代對象的每一個元素上，並將結果作為一個迭代器返回。且看實例：
例如我們有一個函數f(x)=x3 ,有一個list L=[1,2,3,4,5]，我們就可以用map函數來將函數作用到這個可迭代對象list上：
>>> def f(x):
... return x*x*x
...
>>> L = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> L2 = map(f, L)
>>> list(L2)
[1, 8, 27, 64, 125] map函數的好處是可以將運算規則抽象化，對於簡單函數我們也許不能體會到方便之處，但對於復雜函數，map的便利性是顯而易見的。例如將一個list裡面所有數字轉化為字符串只需要一行代碼：
>>> list(map(str, [1, 2, 3]))
['1', '2', '3']reduce函數
如果說map函數理解為映射的話，那reduce函數則可以理解為歸約或者迭代。reduce函數也只接受兩個參數，一個是歸約函數，一個是函數所作用的可迭代對象。reduce將一個函數f作用在一個list上的迭代思想如下：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4) 例如我們想要將一個序列[1,2,3,4,5]變成整數12345，用reduce函數可寫為：
>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 2, 3, 4, 5])
12345這裡僅簡單的對map和reduce函數做個簡單筆記，內容不多，但關鍵在於掌握其函數式編程的思想精髓。借助於map/reduce的函數式編程思想，Hadoop的大數據處理工具MapReduce已經將該思想作為一種編程模型，進行大規模數據集的並行運算了。等小編將來學習了Hadoop，再來仔細說說MapReduce吧。
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