map/reduce:
- map():函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable，map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素，并把結果作為新的Iterator返回。
- reduce:把一個函數作用在一個序列[x1, x2, x3, ...]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算
list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
#序列求和
>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
... return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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序列求和key再簡化：(使用 lambda)
>>> from functool import reduce
>>> reduce(lambda x,y:x+y, [1,3,5,7,9])
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filter():
- filter():filter()也接收一個函數和一個序列。和map()不同的是，filter()把傳入的函數依次作用于每個元素，然后根據返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素
def is_odd(n):
return n%2 == 1
list(filter(is_odd, [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]))
[1, 3, 5, 7, 9]
filter()函數返回的是一個Iterator，也就是一個惰性序列，所以要強迫filter()完成計算結果，需要用list()函數獲得所有結果并返回list
sorted():
- sorted():可以對list進行排序,同時也是一個高階函數，它還可以接收一個key函數來實現自定義的排序
#簡單用法：
>>> sorted([36,5,-12,-5,9])
[-12, -5, 5, 9, 36]
#高階使用：
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs)
[5, 9, -12, -21, 36]
#key指定的函數將作用于list的每一個元素上，并根據key函數返回的結果進行排序。對比原始的list和經過key=abs， 處理過的list：
list = [36, 5, -12, 9, -21]
keys = [36, 5, 12, 9, 21]
#然后sorted()函數按照keys進行排序，并按照對應關系返回list相應的元素：
keys排序結果 => [5, 9, 12, 21, 36]
| | | | |
最終結果 => [5, 9, -12, -21, 36]
#忽略大小寫，給字母排序：
>>> sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], key=str.lower)
['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']
