5.4 【基础】必学高阶函数
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1. map 函数
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map
函数，它接收两个参数，第一个参数是一个函数对象（当然也可以是一个lambda表达式），第二个参数是一个序列。

它可以实现怎样的功能呢，我举个例子你就明白了。

.. code:: python

   >>> map(lambda x: x*2, [1,2,3,4,5])
   [2, 4, 6, 8, 10]

可以很清楚地看到，它可以将后面序列中的每一个元素做为参数传入lambda中。

当我们不使用 map 函数时，你也许会这样子写。

.. code:: python

   mylist=[]
   for i in [1,2,3,4,5]:
       mylist.append(i*2)

2. filter 函数
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filter 函数，和 map 函数相似。同样也是接收两个参数，一个lambda
表达式，一个序列。它会遍历后面序列中每一个元素，并将其做为参数传入lambda表达式中，当表达式返回
True，则元素会被保留下来，当表达式返回 False ，则元素会被丢弃。

下面这个例子，将过滤出一个列表中小于0的元素。

.. code:: python

   >>>filter(lambda x: x < 0, range(-5, 5))
   [-5, -4, -3, -2, -1]

3. reduce 函数
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reduce 函数，也是类似的。它的作用是先对序列中的第 1、2
个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 lambda
函数运算，将其得到的结果再与第四个元素进行运算，以此类推下去直到后面没有元素了。

.. image:: http://image.iswbm.com/20200930175131.png

这边举个例子你也就明白了。

.. code:: python

   >>>reduce(lambda x,y: x+y, [1,2,3,4,5])
   15

它的运算过程分解一下是这样的。

.. code:: python

   1+2=3
   3+3=6
   6+4+10
   10+5=15

4. 注意点
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以上几个函数，熟练的掌握它们的写法，可以让我们的代码看起来更加的
Pythonic ，在某一程度上代码看起来更加的简洁。

如果你是新手呢，你需要注意的是，以上示例是在 Python2.x
环境下演示的。而在 Python3.x 中，却有所不同，你可以自己尝试一下。

这里总结一下：

第一点，map 和 filter
函数返回的都不再是一个列表，而是一个迭代器对象。这里以map为例

.. code:: python

   >>> map_obj = map(lambda x: x*2, [1,2,3,4,5])
   >>> from collections.abc import Iterator
   >>> isinstance(map_obj, Iterator)
   True
   >>> next(map_obj)
   2
   >>> list(map_obj)
   [4, 6, 8, 10]

第二点，reduce 不可以直接调用，而是要先导入才能使用，

.. code:: python

   from functools import reduce