filter 、map 、reduse、sorted 作用、特性及实例

	filter	map	reduse	sorted
作用	接收一个函数和一个序列， filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。	map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。	reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]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	1、sorted()函数是对列表里元素（元素既可以是数字也可以是字符串甚至是tuple、list）按照key 进行reverse = True  或者 reverse = False 次序排序。
特性	用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数。 注意到filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list。	map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
例子	1、在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写： def is_odd(n): return n % 2 == 1 list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])) # 结果: [1, 5, 9, 15] 2、把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写： def not_empty(s):     return s and s.strip() list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  '])) # 结果: ['A', 'B', 'C']	1、 def f(x):...     return x * x ... >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> list(r) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 2、把这个list所有数字转为字符串： >>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']	1、 考虑到字符串str也是一个序列，对上面的例子稍加改动，配合map()，我们就可以写出把str转换为int的函数： >>> from functools import reduce >>> def fn(x, y):...     return x * 10 + y ... >>> def char2num(s):...     return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s] ... >>> reduce(fn, map(char2num, '13579')) 13579 2、比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现： >>> from functools import reduce >>> def add(x, y):...     return x + y ... >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) 25	、假设我们用一组tuple表示学生名字和成绩： L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)] 请用sorted()对上述列表分别按名字排序： # -*- coding: utf-8 -*- L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)] def by_name(t): 解： def by_score(t):     return s[t].lower()   L = [('Bob', 75), ('Adam', 92), ('Bart', 66), ('Lisa', 88)] L2 = sorted(L, key = by_score,reverse = True) >>> print(L2) [('Lisa', 88), ('Bob', 75), ('Bart', 66), ('Adam', 92)]