3.python中map,filter,
一.map函数，对任何可迭代序列中的每一个元素应用对应的函数。（不管处理的是什么类型的序列，最后返回的都是列表。）
作用已经在标题中介绍过了，那么先来说说map函数的用法吧。
map(处理逻辑可以是函数也可以是lambda表达式,可迭代的序列)
现在有一个列表。
l1 = [1,2,3,4,5]
现在需要给这个列表里的每一个元素都＋1。（当然，使用for循环可以做到对序列中的每个元素进行处理，但使用map函数会更加方便。）
首先，定义一个逻辑函数，要如何对序列中的每一个元素进行处理。
def plus(x):
return x + 1
＃每个元素都＋1
print map(plus,l1)
＃将map函数应用到l1的每一个元素中。
输出的结果为。
>>>[2, 3, 4, 5, 6]
当然，传入map函数中的逻辑函数还可以使用lambda表达式来表示，还拿刚才的例子演示。
l1 = [1,2,3,4,5]
print map(lambda x:x+1,l1)
>>>[2, 3, 4, 5, 6]
那么map函数是怎么做到的？内部功能是如何实现的？下面就来对map函数的内部进行剖析。
下面这个函数就可以实现和python内置的map函数一模一样的功能。
def map_func(func,seq):
map_list = []
for i in seq:
map_list.append(func(i))
return map_list
注意！上面说的map函数的使用方法是针对python2.7版本的，针对python3以上的版本不适用，因为从python3开始，map函数不再返回列表，返回的则是一个迭代器，如果想变成列表的话，还需要使用list() 函数做一个转换。
二.filter函数，对序列中的元素进行判断筛选。（返回的结果依旧是个列表。）
fileter函数在拿到一个序列的时候，会开始循环迭代这个序列中的每一个元素，对每一个元素都进行一次if判断，结果为True的加入到列表中，为False的，直接丢掉。
下面是filter函数的简单用法。
一个列表，将这个列表中小于5的元素，全部都列出来。（当然...这么简单的需求也可以使用for循环实现）
filter函数用法和map函数一样都是 filter(函数，可迭代序列)
l1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
def greater_than(x):
if x < 5:
return True
else:
return False
print filter(greater_than,l1)
>>>[1, 2, 3, 4]
filter函数依旧可以使用lambda表达式来代替逻辑函数。
print filter(lambda x:x<5,l1)
下面来剖析一下filter函数的工作原理，自己手动写一个和filter功能一模一样的函数：
def filter_func(func,seq):
filter_list = []
for s in seq:
if func(s):
filter_list.append(s)
return filter_list
注意啦！这里面的filter函数和map函数一样，用法都是针对python2.7的，在python3中对这个函数做了一些改动，返回的不再是个列表，而是个迭代器。
三.reduce函数,将序列中所有的元素进行合并运算。
现在有个列表，现在需要每个元素要逐个相乘。
l1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
＃reduce函数规定了，一定要传递一个支持一个二元操作的函数
#下面就是定义好的逻辑函数
def bin_func(x,y):
return x * y
print reduce(plus,l1)
>>> 3628800
下图是reduce函数的工作原理：
接下来，解剖下reduce函数的实现代码。
def reduce_func(func,seq,init_num=None):
if init_num != None:
ret = init_num
else:
ret = seq.pop(0)
for i in seq:
ret=func(ret,i) #如果这条逻辑不好理解的话，可以仔细想想1*2*3*4 = ((1*2)*3)*4
return ret
print reduce_func(bin_func,l1)
>>>3628800
reduce函数使用lambda表达式。
print reduce_func(lambda x,y:x*y,l1)
注意！在python3当中，这个reduce函数被放到了functools这个模块中了，需要倒入functools才可以使用这个函数。
最后总结一下：
map函数用于处理序列中每一个元素。
filter函数用于过滤序列中每一个元素。
reduce函数用于做序列的合并操作。
reduce即为化简，它是这样一个过程：每次迭代，将上一次的迭代结果（第一次时为init的元素，如没有init则为seq的第一个元素）与下一个元素一同执行一个二元的func函数。在reduce函数中，init是可选的，如果使用，则作为第一次迭代的第一个元素使用。