一、map
Python内置函数，用法及说明如下：
class map(object):
"""
map(func, *iterables) --> map object
Make an iterator that computes the function using arguments from
each of the iterables. Stops when the shortest iterable is exhausted.
"""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。
举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现如下：
def f(x):
return x * x
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
# 使用lambda匿名函数
list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：
list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
# ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']map函数的优点：
- 函数逻辑更加清晰，参数‘f’就表明了对元素的操作
- map是高阶函数，可以执行抽象度更高的运算
二、 reduce
def reduce(function, sequence, initial=None): # real signature unknown; restored from __doc__
"""
reduce(function, sequence[, initial]) -> value
Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence,
from left to right, so as to reduce the sequence to a single value.
For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates
((((1+2)+3)+4)+5). If initial is present, it is placed before the items
of the sequence in the calculation, and serves as a default when the
sequence is empty.
"""
passreduce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)比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：
from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25匿名函数实现：
reduce(lambda x, y: x * 10 + y, [1, 3, 5, 7, 9])
13579当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()，没必要动用reduce。
但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：
from functools import reduce
def fn(x, y):
return x * 10 + y
reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579匿名函数实现：
reduce(lambda x, y: x * 10 + y, [1, 3, 5, 7, 9])
13579三、filter
Python内建的filter()函数用于过滤序列。
和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
class filter(object):
"""
filter(function or None, iterable) --> filter object
Return an iterator yielding those items of iterable for which function(item)
is true. If function is None, return the items that are true.
"""例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：
def is_odd(n):
return n % 2 == 1
list(filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 3, 5, 7, 9]
同样可以加入匿名函数：
list(filter(lambda x: x % 2 == 1, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 3, 5, 7, 9]
把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：
def not_empty(s):
return s and s.strip()
list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
['A', 'B', 'C']
匿名函数的形式：
list(filter(lambda x: x and x.strip(), ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
['A', 'B', 'C']
可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数。
注意到filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list。
参考资料:
https://www.cnblogs.com/OldJack/p/6705897.html
