python高阶函数（Map、Reduce、Filter、lamba）

Map函数
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，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list返回。

代码如下：

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Reduce函数
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)

比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：

>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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Filter函数
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()不同的时，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。

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

filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])

# 结果: [1, 5, 9, 15]

　　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()

filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  '])

# 结果: ['A', 'B', 'C']

Lambda函数

编程中提到的 lambda 表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数。

举例对比（列表中的元素平方）：

>>> map(lambda x:x*x, range(5))
[0, 1, 4, 9, 16]

>>> def sq(x):
...     return x * x
... 
>>> map(sq, range(5))
[0, 1, 4, 9, 16]