标签：tar pytho ini rac 默认 迭代 ati from 类型
map函数：映射功能
map(function, iterable, ...)：可迭代对象向函数function传入元素，并得到一个返回值.
1 >>> map(lambda x :x+1,[1,2,3.4]) 2 [2, 3, 4.4] 3 >>> map(lambda x :x+"_key",{"key":"value","key1":"value2"}) 4 [‘key1_key‘, ‘key_key‘]
注意，在python2和python3中，map函数的返回的类型不一样。
python2 map函数返回的是列表。
1 >>> l = map(lambda x :x+"_key",{"key":"value","key1":"value2"}) 2 >>> l 3 [‘key1_key‘, ‘key_key‘] 4 >>> type(l) 5 <type ‘list‘>
python3中，map函数返回的是map对象，它是一个迭代器，可以调用next方法。
1 >>> l = map(lambda x :x+"_key",{"key":"value","key1":"value2"}) 2 >>> l 3 <map object at 0x10558c1d0> 4 >>> next(l) 5 ‘key_key‘ 6 >>> 7 >>> next(l) 8 ‘key1_key‘ 9 >>> next(l) 10 Traceback (most recent call last): 11 File "<stdin>", line 1, in <module> 12 StopIteration
reduce函数：处理一个序列，并返回一个值，适合求和。python2中自带reduce函数，python3中需要导入“from functool import reduce”。
reduce(function, iterable[, initializer ]):可迭代对象会把元素传给函数function，function会接收到两个值，如果未指定初始值initializer，则默认传0.
python3
1 >>> from functools import reduce 2 >>> l = reduce(lambda x,y:x+y,range(1,100),100) #给一个初始值100 3 >>> l 4 5050
filter函数：
filter(function, iterable):把可迭代对象变成迭代器，把每一个元素传入函数function，function会返回布尔值，结果为Ture则保留。
python2:
1 >>> item_price =[ 2 ... {"item":"apple","price":5}, 3 ... {"item":"egg","price":4.5}, 4 ... {"item":"water","price":1.5}, 5 ... {"item":"fish","price":15} 6 ... ] 7 >>> l = filter(lambda d: d["price"]>=5,item_price) 8 >>> type(l) 9 <type ‘list‘> 10 >>> l 11 [{‘item‘: ‘apple‘, ‘price‘: 5}, {‘item‘: ‘fish‘, ‘price‘: 15}]
python3
>>> item_price =[ ... {"item":"apple","price":5}, ... {"item":"egg","price":4.5}, ... {"item":"water","price":1.5}, ... {"item":"fish","price":15} ... ] >>> l = filter(lambda d: d["price"]>=5,item_price) >>> type(l) <class ‘filter‘> >>> l <filter object at 0x10558c438> >>> next(l) {‘item‘: ‘apple‘, ‘price‘: 5} >>> next(l) {‘item‘: ‘fish‘, ‘price‘: 15} >>> next(l) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration
pyhton3中封装了很多，类型就是类。所以我们使用map、reduce和fliter返回的都是各自的类型，且都是生成器，可以调用next方法。而python2则都是列表。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/greatkyle/p/6726361.html
