原地址：http://blog.csdn.net/prince2270/archive/2009/10/16/4681299.aspx

在讲述filter，map和reduce之前，首先介绍一下匿名函数lambda。

lambda的使用方法如下：lambda [arg1[,arg2,arg3,...,argn]] : expression

例如：

>>> add = lambda x,y : x + y

>>> add(1,2)

3

接下来分别介绍filter，map和reduce。

1、filter(bool_func,seq)：此函数的功能相当于过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素；返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列。

例如：

>>> filter(lambda x : x%2 == 0,[1,2,3,4,5])

[2, 4]

filter内建函数的python实现：

>>> def filter(bool_func,seq):

filtered_seq = []

for eachItem in seq:

if bool_func(eachItem):

filtered_seq.append(eachItem)

return filtered_seq

2、map(func,seq1[,seq2...])：将函数func作用于给定序列的每个元素，并用一个列表来提供返回值；如果func为None，func表现为身份函数，返回一个含有每个序列中元素集合的n个元组的列表。

例如：

>>> map(lambda x : None,[1,2,3,4])

[None, None, None, None]

>>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4])

[2, 4, 6, 8]

>>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4,[5,6,7]])

[2, 4, 6, 8, [5, 6, 7, 5, 6, 7]]

>>> map(lambda x : None,[1,2,3,4])

[None, None, None, None]

map内建函数的python实现：

>>> def map(func,seq):

mapped_seq = []

for eachItem in seq:

mapped_seq.append(func(eachItem))

return mapped_seq

3、reduce(func,seq[,init])：func 为二元函数，将func作用于seq序列的元素，每次携带一对（先前的结果以及下一个序列的元素），连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上，最后减少我们的序列为一个单一的返回值：如果初始值init给定，第一个比较会是init和第一个序列元素而不是序列的头两个元素。

>>> reduce(lambda x,y : x + y,[1,2,3,4])

10

>>> reduce(lambda x,y : x + y,[1,2,3,4],10)

20

reduce的python实现：

>>> def reduce(bin_func,seq,initial=None):

lseq = list(seq)

if initial is None:

res = lseq.pop(0)

else:

res = initial

for eachItem in lseq:

res = bin_func(res,eachItem)

return res