①从参数方面来讲：
map()函数：
map()包含两个参数，第一个是参数是一个函数，第二个是序列（列表或元组）。其中，函数（即map的第一个参数位置的函数）可以接收一个或多个参数。
reduce()函数：
reduce() 第一个参数是函数，第二个是 序列（列表或元组）。但是，其函数必须接收两个参数。
②从对传进去的数值作用来讲：
map()是将传入的函数依次作用到序列的每个元素，每个元素都是独自被函数“作用”一次；（请看下面的栗子）
reduce()是将传人的函数作用在序列的第一个元素得到结果后，把这个结果继续与下一个元素作用（累积计算），
最终结果是所有的元素相互作用的结果。（请看下面的栗子）
举个栗子：
map()函数：
1 # 传入一个参数 2 def one_p(x): 3 return x * x 4 print 'map1.1:', map(one_p, range(1, 5)) 5 #结果：map1.1: [1, 4, 9, 16] 6 print 'map1.2:', map(one_p, [1, 2, 3, 4, 5, 6]) 7 #结果：map1.2: [1, 4, 9, 16, 25, 36] 8 9 # 传入多个参数 10 a = [1, 2, 3, 4, 5] 11 b = [1, 1, 6, 2, 3] 12 c = [1, 2, 3, 4, 5] 13 s = map(lambda (x, y, z): x * y * z, zip(a, b, c)) 14 print 'map2:', s 15 #结果：map2: [1, 4, 54, 32, 75]
reduce()函数：
1 r1 = reduce(lambda x, y: x * y, (2, 2, 6, 2)) #运算过程：(((2*2)*6)*2) 2 r2 = reduce(lambda x, y: x * y, (2, 2, 6), 2) #<span >运算过程：(((2*2)*6)*2)</span> 3 4 print 'r1:', r1 # 结果：r1: 48 5 print 'r2:', r2 # 结果：r2: 48