作者：AI入门学习 来源：小伍哥

一、map函数

描述：接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素。如果传入了多个iterable参数，function 必须接受相同个数的实参并被应用于从所有可迭代对象中并行获取的项。

语法：map(function, iterable, …)

function：函数
iterable：一个或多个序列

#内置函数 
list(map(abs,[-1,3,-5,8])) [1, 3, 5, 8] 
list(map(lambda x: x.center(3,'#'),['马云','马化腾','李彦宏'])) 
['#马云', '马化腾', '李彦宏'] 
#自定义函数，计算3次方 
def square(x) : 
	return x ** 3 
list(map(square, [1,2,3,4,5])) [1, 8, 27, 64, 125] 
# 使用 lambda 匿名函数 
list(map(lambda x: x ** 3, [1, 2, 3, 4, 5])) 
[1, 8, 27, 64, 125] 
# 提供了两个列表，对相同位置的列表数据进行相加 
list(map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])) [3, 7, 11, 15, 19] 
list(map(lambda x: x%2==1, [1,3,2,4,1])) 
[True, True, False, False, True]

二、reduce函数
描述：reduce方法，顾名思义就是减少，假设你有一个由数字组成的可迭代对象，并希望将其缩减为单个值。把一个函数作用在一个序列上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算reduce(f,[x1,x2,x3,x4,x5]) = f(f(f(x1,x2),x3),x4)

语法：reduce(function,sequence[,initial]=>value)

function：函数
iterable：一个或多个序列

from functools import reduce 
nums = [6,9,4,2,4,10,5,9,6,9] 
print(nums) 
[6, 9, 4, 2, 4, 10, 5, 9, 6, 9] 
print(sum(nums)) 
64 
print(reduce(lambda val,x: val+x,nums)) 
64 
# 累计减法 
reduce(lambda x,y:x-y,[1,2,3,4]) -8 
#累计乘法 
def multi(x,y): 
	return x*y 
reduce(multi,[1,2,3,4]) 
24 
reduce(lambda x,y:x*y,[1,2,3,4]) 
24

三、filter函数
描述：filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。

该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。

过滤器，构造一个序列，等价于：[ item for item in iterables if function(item)]

在函数中设定过滤条件，逐一循环迭代器中的元素，将返回值为True时的元素留下，形成一个filter类型数据。

语法：filter(function, iterable)

function：判断函数。
iterable ：可迭代对象。

fil = filter(lambda x: x>10,[1,11,2,45,7,6,13]) 
fil  at 0x28b693b28c8> 
# 可迭代对象，不能直接查看 
list(fil) 
[11, 45, 13] 
def isodd(num): 
	if num % 2 == 0: 
		return True 
	else: 
		return False 
list(filter(isodd,range(1,13))) 
[2, 4, 6, 8, 10, 12]

四、sorted函数
描述：sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。

语法：sorted(iterable, key=None, reverse=False)

iterable:可迭代对象。
key:主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
reverse :排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。
sort 与 sorted 区别：

sort 是应用在 list 上的方法，sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作；list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，无返回值，而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。

a = [5,7,6,3,4,1,2]
b = sorted(a) 
# 保留原列表 
a 
[5, 7, 6, 3, 4, 1, 2]
b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 
#利用key 
L=[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]


sorted(L, key=lambda x:x[1])  
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 
#按年龄排序 
students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
sorted(students, key=lambda s: s[2]) 
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)] 
#按降序 
sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True)  
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] 
#降序排列 
a = [1,4,2,3,1]
sorted(a,reverse=True) 
[4, 3, 2, 1, 1]

在看一个更实用的案例，加入一个列表存了各个品牌手机的销量以及售价，我们可以进行各种排序后输出。

info = [('Apple',800,9799), ('Xiaomi',40,3599), ('Oppo',40,4199), ('Vivo',100,4000), ('Huawei',40,6899),] 
#正常排序 
print(sorted(info)) 
[('Apple', 800, 9799), ('Huawei', 40, 6899), ('Oppo', 40, 4199), ('Vivo', 100, 4000), ('Xiaomi', 40, 3599)] 
#按销量排序 
print(sorted(info,key = lambda x: x[1],reverse=True)) 
[('Apple', 800, 9799), ('Vivo', 100, 4000), ('Xiaomi', 40, 3599), ('Oppo', 40, 4199), ('Huawei', 40, 6899)] 
#按商品价格排序 
print(sorted(info,key = lambda x: x[2],reverse=True)) 
[('Apple', 800, 9799), ('Huawei', 40, 6899), ('Oppo', 40, 4199), ('Vivo', 100, 4000), ('Xiaomi', 40, 3599)] 
#先价格 再销量排序 
print(sorted(info,key = lambda x: (x[2],x[1]),reverse=True)) [('Apple', 800, 9799), ('Huawei', 40, 6899), ('Oppo', 40, 4199), ('Vivo', 100, 4000), ('Xiaomi', 40, 3599)]