Map函数

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map函数的用法如下：

def add_one(x):    return x+1#使用普通函数v1 = map(add_one,[1,2,3])v1 = list(v1)print(v1)   #打印结果为[2, 3, 4]  #使用匿名函数，代码更为简洁  v2 = map(lambda x:x+1,[1,2,3])v2 = list(v2)print(v2)   #打印结果为[2, 3, 4]

从代码可以看出，map()函数有两个传参，第一个为函数名，第二个为可迭代对象，效果是将可迭代对象的每一个元素放入函数中执行，然后把函数执行的返回值联合一起组成一个新的可迭代对象

 

filter函数

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filter函数的用法如下：

 

def judge_sb(x):    return x.startswith("sb")#使用普通函数v1 = filter(judge_sb,sb_list)v1 = list(v1)print(v1)  #打印结果为['sb_001', 'sb_002']#使用匿名函数，代码更为简洁v2 = filter(lambda x:x.startswith("sb"),sb_list)v2 =list(v2)print(v2)   #打印结果为['sb_001', 'sb_002']

 

从代码可以看出，filter()函数有两个传参，第一个为函数名，第二个为可迭代对象，效果是将可迭代对象的每一个元素放入函数中执行，然后把函数执行的返回值为真，就把那个传参保留，如果为假就舍弃，最终将传参联合一起组成一个新的可迭代对象

reduce函数

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reduce函数的用法如下：

from functools import reduce   #要导入模块def add(x,y):     return x+y#使用普通函数v1 = reduce(add,[1,2,5,7])print(v1)   #打印结果为15#使用匿名函数，代码更为简洁v2 = reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,5,7])print(v2)   #打印结果为15

从代码可以看出，filter()函数有两个传参，第一个为函数名，第二个为可迭代对象，效果是将可迭代对象的每一个元素进行类似累加、累乘这种压缩的操作，最后返回一个值

总结

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#处理序列中的每个元素，得到的结果是一个可迭代对象，其元素个数及位置与原来一样

map()

#遍历序列中的每个元素，判断每个元素得到布尔值，如果True则留下来

filter()

#处理一个序列，然后把序列进行合并操作

reduce()