Map，Filter 和 Reduce
Map，Filter 和 Reduce 三个函数能为函数式编程提供便利。我们会通过实例一个一个讨论并理解它们。
Map
Map会将一个函数映射到一个输出列表的所有元素上。这是它的规范：
map(function_to_apply, list_of_inputs) 复制代码
大多数时候，我们要把列表中所有元素一个个地传递给一个函数，并收集输出。比方说：
items = [1, 2, 3, 4, 5] squared = [] for i in items: squared.append(i**2) 复制代码
Map可以让我们用一种简单而漂亮得多的方式来实现。就是这样：
items = [1, 2, 3, 4, 5] squared = list(map(lambda x: x**2, items)) 复制代码
大多数时候，我们使用匿名函数(lambdas)来配合map, 所以我在上面也是这么做的。 不仅用于一列表的输入。 我们甚至可以用于一列表的函数！
def multiply(x): return (x*x) def add(x): return (x+x) funcs = [multiply, add] for i in range(5): value = map(lambda x: x(i), funcs) print(list(value)) # 译者注：上面print时，加了list转换，是为了python2/3的兼容性 # 在python2中map直接返回列表，但在python3中返回迭代器 # 因此为了兼容python3, 需要list转换一下 复制代码
Filter
顾名思义，filter过滤列表中的元素，并且返回一个由所有符合要求的元素所构成的列表，符合要求即函数映射到该元素时返回值为True. 这里是一个简短的例子：
number_list = range(-5, 5) less_than_zero = filter(lambda x: x < 0, number_list) print(list(less_than_zero)) # 译者注：上面print时，加了list转换，是为了python2/3的兼容性 # 在python2中filter直接返回列表，但在python3中返回迭代器 # 因此为了兼容python3, 需要list转换一下 # Output: [-5, -4, -3, -2, -1] 复制代码
这个filter类似于一个for循环，但它是一个内置函数，并且更快。
注意：如果map和filter对你来说看起来并不优雅的话，那么你可以看看另外一章：列表/字典/元组推导式。
译者注：大部分情况下推导式的可读性更好
Reduce
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，Reduce 是个非常有用的函数。举个例子，当你需要计算一个整数列表的乘积时。
通常在 python 中你可能会使用基本的 for 循环来完成这个任务。
现在我们来试试 reduce：
from functools import reduce product = reduce( (lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4] ) 复制代码
set(集合)数据结构
set(集合)是一个非常有用的数据结构。它与列表(list)的行为类似，区别在于set不能包含重复的值。
这在很多情况下非常有用。例如你可能想检查列表中是否包含重复的元素，你有两个选择，第一个需要使用for循环，就像这样：
some_list = ['a', 'b', 'c', 'b', 'd', 'm', 'n', 'n'] duplicates = [] for value in some_list: if some_list.count(value) > 1: if value not in duplicates: duplicates.append(value) print(duplicates) ### 输出: ['b', 'n'] 复制代码
但还有一种更简单更优雅的解决方案，那就是使用集合(sets)，你直接这样做：
some_list = ['a', 'b', 'c', 'b', 'd', 'm', 'n', 'n'] duplicates = set([x for x in some_list if some_list.count(x) > 1]) print(duplicates) ### 输出: set(['b', 'n']) 复制代码
集合还有一些其它方法，下面我们介绍其中一部分。
交集
你可以对⽐两个集合的交集（两个集合中都有的数据），如下：
valid = set(['yellow', 'red', 'blue', 'green', 'black']) input_set = set(['red', 'brown']) print(input_set.intersection(valid)) ### 输出: set(['red']) 复制代码
差集
你可以用差集(difference)找出有效的数据，相当于用一个集合减去另一个集合的数据，例
如：
valid = set(['yellow', 'red', 'blue', 'green', 'black']) input_set = set(['red', 'brown']) print(input_set.difference(valid)) ### 输出: set(['brown']) 复制代码
你也可以用符号来创建集合，如：
a_set = {'red', 'blue', 'green'} print(type(a_set)) ### 输出: <type 'set'>
作者：zhulin1028
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