原型：map(function, sequence)，作用是将一个列表映射到另一个列表
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map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，
map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
def f(x):
y = x * x
return y
r = map(f, range(10))
print(r)
print(list(r))
print(list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])))
原型：reduce(function, sequence, startValue)，作用是将一个列表归纳为一个输出
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数,
reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
from functools import reduce
def add(x, y):
z = x + y
print("{0}+{1}={2}".format(x, y, z))
return z
print(reduce(add, range(10)))
原型：filter(function, sequence)，作用是按照所定义的函数过滤掉列表中的一些元素，
使用方法：
def f2(x):
return x%2 != 0
list(filter(f2, range(10)))
Out[3]: [1, 3, 5, 7, 9]
记住：这里的function必须返回布尔值。
原型：lambda <参数>: 函数体，隐函数，定义一些简单的操作，
使用方法：
f3 = lambda x: x**2
f3(2)
Out[10]: 4
还可以结合map、reduce、filter来使用，如：
list(map(f3,range(10)))
Out[11]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
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本文名称：函数式编程map，reduce，filter，lambda-创新互联
本文来源：
http://cdkjz.cn/article/dhhjio.html
