一.map函式
需求1：num1=[1,2,3,4]，我的需求是把num1中的每個元素平方後組成新列表。
ret = []
num1 = [1,2,3,4]
for i in num1:
ret.append(i**2)
print(ret)
# 輸出結果:
>>>[1, 4, 9, 16]
需求2：如果有1萬個列表呢，怎麼辦？
思路：如果用for迴圈，當然功能上是沒問題的，但是需要寫很多重複程式碼，重複程式碼?? 頓時想到函式的特性就是避免重複程式碼，哈哈哈，天才也....
num1 = [1,2,3,4]
def foo(array):
ret = []
for i in array:
ret.append(i**2)
return ret
print(foo(num1))
"""
每個列表呼叫1次函式即可,一萬個列表呼叫1萬次foo函式就行了，不用寫一萬個for迴圈，問題解決。
"""
# 輸出結果:
>>>[1, 4, 9, 16]
需求3：如果1萬個列表，同時需要每個元素自加1，自減1，自乘1，自平方...？？？
思路：看到題目就在想，你是猴子派來玩我的嗎？？？ 如果安裝2中的方法，我去，需要一個功能一個函式，這真的可以嗎？ 當然不行，這樣太out了...
def add_one(x): # 定義自加一處理邏輯
return x+1
def reduce_one(x): # 定義自減一處理邏輯
return x-1
def plus_one(x): # 定義自平方處理邏輯
return x**2
def map_test(func,array):
ret = []
for i in array:
res = func(i) # 相當於 res = add_one(i)
ret.append(res)
return ret
print(map_test(add_one,[1,2,3,4]))
# 執行結果
>>>[2, 3, 4, 5]
突發奇想：3中的程式碼在定義處理邏輯的時候，不就是lambda的處理方式嗎，可不可以使用lambda代替呢？？答案是肯定的。
def map_test(func, array):
ret = []
for i in array:
res = func(i)
ret.append(res)
return ret
print(map_test(lambda x:x+1,[1,2,3,4]))
# 輸出結果
>>> [2, 3, 4, 5]
哈哈，完美了...
此時我正沉浸在勝利的喜悅中，一個聲音讓我一下從天堂墜入地獄...
A：這個程式碼好臃腫啊，一行程式碼能完成的事情，為什麼要寫成這樣呢？？？
我（心想）：一行？？？吹呢吧，你要是能寫，我拜你為師....
A:我告訴你吧，你的處理思維是沒錯的，但是Python自帶的map函式完全可以替代你的上述程式碼，簡單的很呦！！
print(map(lambda x:x+1,[1,2,3,4]))
# <map object at 0x0000000000597390> map處理後得到的結果就是一個迭代器.
print(list(map(lambda x:x+1,[1,2,3,4])))
# 執行結果
>>> [2, 3, 4, 5]
# list函式可以把可迭代的物件變成列表
"""
map函式總結：
lambda x:x+1 （第一個引數）處理邏輯，不一定必須使用lambda
[1,2,3,4] （第二個引數）要處理的可迭代物件
"""
# 把字串中的每個元素變成大寫
msg = 'abcd'
print(list(map(lambda x:x.upper(),msg)))
# 執行結果
>>> ['A', 'B', 'C', 'D']
什麼也不說了，師傅，請受徒兒一拜.....,抬頭望去，人了？？哎，高人就是不一樣啊.....
二 .filter函式
需求1：電影院中有5個人在看電影，篩選出他們的名字前面不含sb字元的人
movie_people = ['sb_a','sb_b','sb_c','d','e']
ret = []
for p in movie_people:
if not p.startswith('sb'):
ret.append(p)
print(ret)
# 列印結果
>>> ['d', 'e']:
需求2：電影院中有5個人在看電影，篩選出他們的名字前後不含sb字元的人
movie_people = ['sb_a','sb_b','sb_c','d','e']
def sb_show(n):
return n.startswith('sb')
def show_sb(n):
return n.endstwith('sb')
def filter_test(array,func):
ret = []
for p in array:
if not func(p):
ret.append(p)
return ret
print(filter_test(movie_people,sb_show))
# 執行結果
>>> ['d', 'e']
終極版本：使用lambda代替上述程式碼中的show_sb和sb_show函式。
def filter_test(array,func):
ret = []
for p in array:
if not func(p):
ret.append(p)
return ret
print(filter_test(movie_people,lambda x:x.startswith('sb')))
# 執行結果
>>> ['d', 'e']
使用自帶函式filter完成
movie_people = ['sb_a','sb_b','sb_c','d','e']
print(list(filter(lambda x:not x.startswith('sb'),movie_people)))
"""
filter說明：
第一個引數：處理邏輯，結果必須是一個布林值
第二個引數：要處理的可迭代的內容
"""
三. reduce函式
reduce函式在Python2中可以直接使用，在Python3中需要引用（from functools import reduce）。
處理一個序列，然後把序列中的每個元素進行合併（相加、相乘等）操作。
例項
num_1 = [1,2,3,4]
from functools import reduce
print(reduce(lambda x,y:x+y,num_1,10))
# 執行結果
>>> 20
"""
第一個引數：處理邏輯
第二個引數：可迭代物件
第三個引數：初始值，如果有初始值，會把初始值也進行合併
"""
四.函式對照表
需求：有一個列表，篩選出age小於1000的人
思路：此需求中是要過濾age小於1000的人，三個函式中可以選擇filter()
people = [
{'name':'alex','age':1000},
{'name':'wupeiq','age':10000},
{'name':'linhaifeng','age':18}
]
#學習中遇到問題沒人解答？小編建立了一個Python學習交流群：711312441
print(list(filter(lambda x:x['age'] < 1000,people)))
# 執行結果
>>> [{'age': 18, 'name': 'linhaifeng'}]