Map，Filter 和 Reduce
Map，Filter 和 Reduce 三个函数能为函数式编程提供便利。我们会通过实例一个一个讨论并理解它们。
一、Map
Map会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上。
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：
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items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = []
for i in items:
squared.append(i**2)
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Map可以让我们用一种简单而漂亮得多的方式来实现。就是这样：
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items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, items))
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大多数时候，我们使用匿名函数(lambdas)来配合map, 所以我在上面也是这么做的。 不仅用于一列表的输入， 我们甚至可以用于一列表的函数！
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def multiply(x):
return (x*x)
def add(x):
return (x+x)
funcs = [multiply, add]
for i in range(5):
value = map(lambda x: x(i), funcs)
print(list(value))
# 译者注：上面print时，加了list转换，是为了python2/3的兼容性
# 在python2中map直接返回列表，但在python3中返回迭代器
# 因此为了兼容python3, 需要list转换一下
# Output:
# [0, 0]
# [1, 2]
# [4, 4]
# [9, 6]
# [16, 8]
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二、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. 这里是一个简短的例子：
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number_list = range(-5, 5)
less_than_zero = filter(lambda x: x < 0, number_list)
print(list(less_than_zero))
# Output: [-5, -4, -3, -2, -1]
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这个filter类似于一个for循环，但它是一个内置函数，并且更快。
注意：如果map和filter对你来说看起来并不优雅的话，那么你可以看看：列表/字典/元组推导式。
三、Reduce
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：
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from functools import reduce
product = reduce( (lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4] )
# Output: 24
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