写在前面：
这是一篇个人学习笔记，帮助自己记住一些python的语言特性和使用技巧。希望通过笔记能帮助自己和他人快速掌握这些技巧。

注意：本篇笔记是在python 3.6.1下完成的。python2与python3之间在语法上会有一些变化，具体变化可参考 python官方doc的 2to3。

下面是正文。

1.map()

格式：

map(func, seq1[, seq2...])

工作原理：func每次从各个seq中分别提取一个元素，处理它们将得到一个新的序列元素。最后，这些新的序列元素将组成新的序列，并作为结果返回这个序列。

举个栗子：

# 以下将输出 [3,4,5]
print( list(map(lambda x : x + 3, [0, 1, 2])) )    # [3,4,5]

# 等价于
# 以下将输出 [3,4,5]
print( [(x + 3) for x in range(3)] )    # [3,4,5]

注意：
tip1：当传入序列只有一个时（即只存在seq1时），map将遍历取到传入序列的每一个值；当传入序列存在多个的时候，将以最短的序列为循环终止的标志。

# 一个seq。本例将输出 [0, 1, 0]
print( list(map(lambda x : x%2, [0, 1, 2])) )    # [0, 1, 0]

# 多个seq（此处为2个）。本例将输出 [0, 20]
print( list(map(lambda x, y : x * y, [0, 1, 2], [10, 20])) )    # [0, 20]

tip2：当func为 None时，map()函数会报错 'NoneType' Object is not callable。

# 本例将报传递函数类型不能为None的错误
print( list(map(None, [1, 2, 3], [10, 20, 30])) )

tip3：map()返回的是一个序列，而非列表（list）。

# 本例将输出被返回的map类型对象在内存中的地址
print( map(lambda x, y : x + y, [0, 1, 2, 4], [1,2,10]))

2.reduce()

格式：

reduce(func, seq[, init])

工作原理：reduce函数的func，每次传入两个参数，返回一个结果。func的传入参数分别为：上次func计算的结果，以及seq序列中的一个元素。特别的，当没有传递init参数的情况下，func第一次计算时，先取seq序列的前两个元素；当传递init参数的情况下，init将作为func第一次计算时的一个参数，另一个参数是seq序列的第一个元素。

工作原理（公式版）：

reduce(func, [1, 2], init) = func( func(init, 1), 2)
reduce(func, [1, 2, 3]) = func( func(1, 2), 3)

举个栗子

# 本例将输出 4的阶乘的结果，即120
print( reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4]) )    # 120

# 本例将输出2倍 4的阶乘的结果，即240
print( reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4]), 2 )    # 240

注意：
tip1: 使用reduce()函数，需要引入functools包

from functools import reduce

# 本例将输出 1-4 的自动求和结果
print( reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4]) )    # 10

3.filter()

格式：

filter(func, seq)

工作原理：func函数讲seq的元素依次取出，每次取出一个元素，将满足条件的元素返回，放入返回序列中。即func是一个判别式，filter将保留满足判别式值为真的元素。

举个栗子

# 本例将输出 [4, 5]
print( list(filter(lambda x: x > 3, [1, 2, 3, 4, 5])) )     # [4, 5]

注意：
tip1: filter()返回的对象类型是filter，需要列表类型要主动转换成list类型

参考文献
[1] Python函数式编程——map()、reduce(). http://www.pythoner.com/46.html
[2] Python官方文档——2.x与3.x版本的编程接口变化. https://docs.python.org/2/library/2to3.html
[3] Python几个内置函数之-filter，map,reduce. http://blog.csdn.net/shark0001/article/details/1363564