Python内建了map()和reduce()函数。

map

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，有一个函数f(x)=x²，要把这个函数作用在[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就以用map

>>> def f(x):...     return x*x...>>> r = map(f,[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>>> r

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。

如果不用map()，写一个循环，也可以实现结果：

>>> L = []>>> for n in [1,2,3,4,5,6,7,8,9]:...     L.append(f(n))...>>> L[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

但是实现效果不够map清晰，看不出“把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list”

所以，map()作为高阶函数，事实上把运算规则抽象了，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']

只需要一行代码。

reduce

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

>>> from functools import reduce>>> def add(x,y):...     return x+y...>>> reduce(add,[1,2,3,4])10

当然求和运算也可以直接使用sum()没必要动用reduce

但是如果要把序列[1,2,3,4]转换成整数1234，reduce就可以派上用场

>>> def fn(x,y):...     return x*10+y...>>> reduce(fn,[1,2,3,4])1234