python的reduce，map，zip和filter函数

一、    reduce(function,Iterable)，它的形式和map()函数一样。不过参数function必须有两个参数。

reduce()函数作用是：把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

例，
    
    >>>def add(x, y) :            # 两数相加
    ...     return x + y
    ...
    >>> reduce(add, [1,2,3,4,5])   # 计算列表和：1+2+3+4+5
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    >>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5])  # 使用 lambda 匿名函数
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二、    map(function,Iterable)是将列表中的每一个元素作用于函数。

1.返回值：

Python 2.x 返回列表。

Python 3.x 返回迭代器。
所以python3中获取map返回值的两个基本方法：
    ①print(list(map(f,Iter)))      #这里的f代表函数，Iter代表可迭代对象。
    ②使用 for 循环。

例，
    ①m = map(lambda x : x + 1, [1, 2, 3])
      print(list(m))   #结果为：[5, 7, 9]

②提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
      >>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
      [3, 7, 11, 15, 19]

三、    zip函数接受任意多个可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个tuple,然后返回一个可迭代的zip对象。
例，
    lt1 = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]
    lt2 = [1, 2, 3]
    lt3 = [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]
    result = list(zip(lt1, lt2, lt3))
    print(result)   #输出结果：[(‘a‘, 1, ‘A‘), (‘b‘, 2, ‘B‘), (‘c‘, 3, ‘C‘)]

四、    filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
    filter接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
    语法：filter(function, Iterableble)

例，
    func = lambda x : x % 2 == 1
    print(list(filter(func, [1,2,3]))) #输出结果：[1, 3]

原文地址：https://www.cnblogs.com/Downtime/p/8441048.html