python函数式编程方面的map、filter、reduce函数

1.map（function，seq1，seq2...）->list：根据给定的函数给指定的序列(依据function的参数 给出指定个数的序列)做映射，例如：
>>> map(str,range(10))
['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
>>> map(lambda x:x**2,range(5))   #lambda创建短小函数
[0, 1, 4, 9, 16]
>>> map(lambda x,y:x+y,[1,2,3],[4,5,6])  #function函数数量要和集合数量相匹配例如：x,y对应两个集合[1,2,3],[4,5,6]                         [5, 7, 9]                       
>>> map(None,[1,2,3],[4,5,6])  #如果function为None，则返回序列对[（1,4）（2,5）（3,6）],与zip类似。
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]


2.reduce(function or None，seq1，initial)->value：对参数序列中的元素进行积累。function为两个参数的函数，initial为给定的初始值。例如
>>> reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4],10)   #reduce实现的功能是从seq中一次取值与上一次function产生的值作为function的参数。
20     #10+1 ->11+2->13+3->16+4=20
在没有设定initial时，就以seq中的第一个和第二个值开始，例如：
>>> reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4])
10
>>> reduce(None,[3,2,1])   #reduce函数中function不能为None！
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in
    reduce(None,[3,2,1])
TypeError: 'NoneType' object is not callable

3.filter（fuction or None,seq）->list,tuple,string    基于一个返回bool值得函数对seq进行过滤，也就是seq中每个元素调用unction，返回为Ture的参数组成list，tuple，string最终返回。
例如：
>>> filter(lambda x:x%2==0,[1,2,3,4])
[2, 4]

def fun（x）：return  x%2 = 0
filter(fun,[1,2,3,4]) ->[1,3]#返回的类型与参数类型一致