Python中map()、filter()、reduce()这三个都是应用于序列的内置函数。
2.reduce()
格式：reduce( func, seq[, init] )
reduce函数即为化简，它是这样一个过程：每次迭代，将上一次的迭代结果（第一次时为init的元素，如没有init则为seq的第一个元素）与下一个元素一同执行一个二元的func函数。在reduce函数中，init是可选的，如果使用，则作为第一次迭代的第一个元素使用。
简单来说，可以用这样一个形象化的式子来说明：reduce( func, [1, 2,3] ) = func( func(1, 2), 3)
下面是reduce函数的工作过程图：
举个例子来说，阶乘是一个常见的数学方法，Python中并没有给出一个阶乘的内建函数，我们可以使用reduce实现一个阶乘的代码。
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1
2
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n = 5
print reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1)) # 120
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那么，如果我们希望得到2倍阶乘的值呢？这就可以用到init这个可选参数了。
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1
2
3
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m = 2
n = 5
print reduce( lambda x, y: x * y, range( 1, n + 1 ), m ) # 240
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格式：
map(func, seq1[, seq2,…])
第一个参数接受一个函数名，后面的参数接受一个或多个可迭代的序列，返回的是一个集合。
Python函数编程中的map()函数是将func作用于seq中的每一个元素，并将所有的调用的结果作为一个list返回。如果func为None，作用同zip()。
1、当seq只有一个时，将函数func作用于这个seq的每个元素上，并得到一个新的seq。
让我们来看一下只有一个seq的时候，map()函数是如何工作的。 
从上图可以看出，函数func函数会作用于seq中的每个元素，得到func(seq[n])组成的列表。下面举得例子来帮助我们更好的理解这个工作过程。
#使用lambda
>>> print map(lambda x: x % 2, range(7))
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]- 1
- 2
- 3
#使用列表解析
>>> print [x % 2 for x in range(7)]
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]- 1
- 2
- 3
一个seq时，可以使用filter()函数代替，那什么情况不能代替呢？
2、当seq多于一个时，map可以并行（注意是并行）地对每个seq执行如下图所示的过程： 
从图可以看出，每个seq的同一位置的元素同时传入一个多元的func函数之后，得到一个返回值，并将这个返回值存放在一个列表中。下面我们看一个有多个seq的例子：
>>> print map(lambda x , y : x ** y, [2,4,6],[3,2,1])
[8, 16, 6]- 1
- 2
如果上面我们不使用map函数，就只能使用for循环，依次对每个位置的元素调用该函数去执行。还可以使返回值是一个元组。如：
>>> print map(lambda x , y : (x ** y, x + y), [2,4,6],[3,2,1])
[(8, 5), (16, 6), (6, 7)]- 1
- 2
当func函数时None时，这就同zip()函数了，并且zip()开始取代这个了，目的是将多个列表相同位置的元素归并到一个元组。如：
>>> print map(None, [2,4,6],[3,2,1])
[(2, 3), (4, 2), (6, 1)]- 1
- 2
需要注意的是：
map无法处理seq长度不一致、对应位置操作数类型不一致的情况，这两种情况都会报类型错误。如下图：
3、使用map()函数可以实现将其他类型的数转换成list，但是这种转换也是有类型限制的，具体什么类型限制，在以后的学习中慢慢摸索吧。这里给出几个能转换的例子：
***将元组转换成list***
>>> map(int, (1,2,3))
[1, 2, 3]
***将字符串转换成list***
>>> map(int, '1234')
[1, 2, 3, 4]
***提取字典的key，并将结果存放在一个list中***
>>> map(int, {1:2,2:3,3:4})
[1, 2, 3]
***字符串转换成元组，并将结果以列表的形式返回***
>>> map(tuple, 'agdf')
[('a',), ('g',), ('d',), ('f',)]
#将小写转成大写
def u_to_l (s):
return s.upper()
print map(u_to_l,'asdfd')