python中reduce()、map()、filter()的学习

上一节中学习了reduce函数，后来又遇见了map()和filter()函数，我认为这三个函数应该放在一起。它们有一个共同点就是都通过一种操作方式作用一个数据集。

如上一节的reduce函数：

list = [1,2,3,4,5]    print reduce(lambda x,y:x+y,list) 

它通过二元操作方法x+y即求和方法作用于后面的数据集list。

同理，map函数更加简单：

def f(x):    return x**2map(f,[1,2,3,4,5])

或者：

map(str, [1,2,3,4,5])

显而易见，map就是将一种映射方式作用于后面的数据集，第一个例子是将1，2，3，4，5映射为其平方输出，第二个例子是将int映射成string输出。

filter函数顾名思义是一个过滤器，将数据集元素输入作用方法后返回True的元素，例如返回十以内的偶数：

def f(x):    if x%2 == 0:        return Truefilter(f, [1,2,3,4,5,6,7,8,9])

上述filter就返回了数据集中可以被2整除的元素。

reduce、map和filter使用方式相同，重点在于构造作用方式和明确数据集。