Python 函数 filter() map() reduce()
1.filter(bool_func,seq)filter()是‘筛选函数’，也接收一个函数和一个序列，filter()把传人的函数依次作用于序列的每个元素，然后根据返回值是True还是false决定保留还是丢弃该元素
例子：
[*] def fr(x):
[*] return x%2==1
[*] print 'filter1:',filter(fr,range(1,51))#筛选出100以内的所有奇数
[*] print 'filter2:',filter(fr,)
输出：
filter1:
filter2:
filter内建函数的Python实现：
[*] >>> def filter(bool_func,seq):
[*] filtered_seq = []
[*] for eachItem in seq:
[*] if bool_func(eachItem):
[*] filtered_seq.append(eachItem)
[*] return filtered_seq
2、map(func,seq1[,seq2...])
map()：将函数func作用于给定序列的每个元素，并用一个列表来提供返回值；如果func为None，func表现为身份函数，返回一个含有每个序列中元素集合的n个元组的列表。
[*] >>> map(lambda x : None,)
[*]
[*] >>> map(lambda x : x * 2,)
[*]
[*] >>> map(lambda x : x * 2,])
[*] ]
[*] >>> map(lambda x : None,)
[*]
map内建函数的python实现：
[*] >>> def map(func,seq):
[*] mapped_seq = []
[*] for eachItem in seq:
[*] mapped_seq.append(func(eachItem))
[*] return mapped_seq
3.reduce(func,seq[,init])
reduce()：func为二元函数，将func作用于seq序列的元素，每次携带一对（先前的结果以及下一个序列的元素），连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上，最后减少我们的序列为一个单一的返回值：如果初始值init给定，第一个比较会是init和第一个序列元素而不是序列的头两个元素。
[*] >>> reduce(lambda x,y : x + y,)
[*] 10
[*] >>> reduce(lambda x,y : x + y,,10)
[*] 20
reduce的python实现：
[*] >>> def reduce(bin_func,seq,initial=None):
[*] lseq = list(seq)
[*] if initial is None:
[*] res = lseq.pop(0)
[*] else:
[*] res = initial
[*] for eachItem in lseq:
[*] res = bin_func(res,eachItem)
[*] return res
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