Python之filter、map、reduce函数
简介三函数：
高阶函数：一个函数可以接收另一个函数作为参数，这种函数称之为高阶函数。
filter、map、reduce三个函数都是高阶函数，且语法都一致:filter/map/reduce(func,seq),第一个参数为函数，第二个参数为可迭代对象。
下面分别介绍三个函数的功能：
•filter
filter(func,seq)为过滤函数，此函数的执行原理为将func作用于seq中的每一个元素，返回符合func筛选条件的元素的集合。
所以filter函数常常用于序列的过滤，并未对元素进行运算亦或是改变，只起到筛选的功效。并且返回一个迭代器。
1 list1=range(1,31) 2 list(filter(lambda x:x%3==0 and x%4==0,list1))#因为filter返回iteror,用list显示结果
[12, 24, 36, 48, 60, 72, 84, 96]由上代码，用filter筛选出list1中能同时被3和4整除的序列，第一个参数为lambda匿名参数，第二个参数为可迭代对象。
•map
map(func,seq)函数和filter函数很相似，同样是将func作用于seq中的每一个元素，但map并不是过滤，而是通过func对seq做映射。可以简单的理解为对seq中的每一个元素做加减乘除等某种运算，并返回每个运算的结果，即seq的元素数量是不变的。
1 list2=range(1,11)#1到10的序列 2 list(filter(lambda x:x%2==0,list2))
[2, 4, 6, 8, 10]
1 list(map(lambda x:x%2==0,list2))
[False, True, False, True, False, True, False, True, False, True]
由上可知，filter返回是list2中能被2整除的元素（即过滤），而map返回的是list2中每个元素能否被2整除的结果，只是把运算作用于每个元素并返回结果。
1 list(map(lambda x:x*2,list2))#每个元素乘2
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
•reduce
reduce(func,seq)函数和filter、map函数很相似，同样是将func作用于seq中的元素，但是reduce是先对集合中的第 1、2 个元素进行func操作，得到的结果再与第三个数据用 func 函数运算，直到最后得到一个结果。所以reduce是对序列中元素进行累积。
1 from functools import reduce#需要从functools中导入 2 list2=range(1,11) 3 reduce(lambda a,b:a+b,list2)#对序列list2中的元素做累加运算
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总结：
相同点：1、filter、map、reduce三个函数都是将func作用于seq中的元素。
2、filter和map都是func作用每个元素，返回的是iteror。
不同点：1、filter是func作用每个元素并且筛选结果为true的元素，map是将每一个被func作用的结果都输出。
2、reduce则是先对集合中的第 1、2 个元素进行func操作，得到的结果再与第三个数据用 func 函数运算，直到最后得到一个结果。
