内置函数补充map、reduce和filter等

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.

>>> map(lambda x :x+1,[1,2,3.4])
[2, 3, 4.4]
>>> map(lambda x :x+"_key",{"key":"value","key1":"value2"})
['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。

>>> l = map(lambda x :x+"_key",{"key":"value","key1":"value2"})
>>> l
['key1_key', 'key_key']
>>> type(l)
<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。

>>> l = map(lambda x :x+"_key",{"key":"value","key1":"value2"})
>>> l
<map object at 0x10558c1d0>
>>> next(l)
'key_key'
>>> 
>>> next(l)
'key1_key'
>>> next(l)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
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

>>> from functools import reduce 
>>> l = reduce(lambda x,y:x+y,range(1,100),100) #给一个初始值100
>>> l
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: 

>>> 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)
<type 'list'>
>>> l
[{'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。