filter、map、reduce、zip、enumerate
这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。
filter
filter 函数原型如下：
filter(function or None, iterable) --> filter object第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对
iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。 简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。
my_list = [1, 2, 3]
my_new_list = filter(lambda x: x > 2, my_list)
print(my_new_list)返回结果为：
<
filter object at 0x0000000001DC4F98>
，使用 list 函数可以输入序列内容。map map 函数原型如下：
map(func, *iterables) --> map object该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：
my_list = [-1,2,-3]
my_new_list = map(abs,my_list)
print(my_new_list)上述代码运行完毕，得到的结果是：
<
map object at 0x0000000002860390>
。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。def fun(x, y):
return x+y
# fun 函数有2个参数，故需要两个序列
my_new_list = map(fun, [1, 2, 3], [4, 4, 4])
print(my_new_list)
print(list(my_new_list))map 函数解决的问题：
- 使用
map函数，不需要创建一个空列表； - 调用函数的时候，不需要带括号了，
map函数会自动调用目标函数； map函数会自动匹配序列中的所有元素。
reduce(function, sequence[, initial]) -> value第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。
测试代码如下：
from functools import reduce
my_list = [1, 2, 3]def add(x, y):
return x+ymy_new_list = reduce(add, my_list)
print(my_list)
print(my_new_list)最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。
my_new_list = reduce(add, my_list,4)
print(my_list)
print(my_new_list)简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。
zip zip 函数原型如下：
zip(iter1 [,iter2 [...]]) --> zip objectzip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。 如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（
*）操作符，可以将元组解压为列表。 测试代码如下：
my_list1 = [1,2,3]
my_list2 = ["a","b","c"]
print(zip(my_list1,my_list2))
print(list(zip(my_list1,my_list2)))展示如何利用
* 操作符：my_list = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
print(zip(*my_list))
print(list(zip(*my_list)))输出结果如下：
[(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c')] 简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。
enumerate enumerate 函数原型如下：
enumerate(iterable, start=0)参数说明：
sequence：一个序列、迭代器或其他支持迭代对象；start：下标起始位置。
for 循环当中。 测试代码如下：
weekdays = ['Mon', 'Tus', 'Wen', 'Thir']
print(enumerate(weekdays))
print(list(enumerate(weekdays)))返回结果为：
<
enumerate object at 0x0000000002803AB0>
。这篇博客的总结 【#抬抬小手学Python# Python 之内置函数（filter、map、reduce、zip、enumerate）】本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册
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