一、 reduce(function,Iterable)，它的形式和map()函数一样。不过参数function必须有两个参数。
reduce()函数作用是：把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。
例，
>>>def add(x, y) : # 两数相加
... return x + y
...
>>> reduce(add, [1,2,3,4,5]) # 计算列表和：1+2+3+4+5
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>>> reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5]) # 使用 lambda 匿名函数
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二、 map(function,Iterable)是将列表中的每一个元素作用于函数。
1.返回值：
Python 2.x 返回列表。
Python 3.x 返回迭代器。
所以python3中获取map返回值的两个基本方法：
①print(list(map(f,Iter))) #这里的f代表函数，Iter代表可迭代对象。
②使用 for 循环。
例，
①m = map(lambda x : x + 1, [1, 2, 3])
print(list(m)) #结果为：[5, 7, 9]
②提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]
三、 zip函数接受任意多个可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个tuple,然后返回一个可迭代的zip对象。
例，
lt1 = [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]
lt2 = [1, 2, 3]
lt3 = [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]
result = list(zip(lt1, lt2, lt3))
print(result) #输出结果：[(‘a‘, 1, ‘A‘), (‘b‘, 2, ‘B‘), (‘c‘, 3, ‘C‘)]
四、 filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
filter接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
语法：filter(function, Iterableble)
例，
func = lambda x : x % 2 == 1
print(list(filter(func, [1,2,3]))) #输出结果：[1, 3]
