这篇文章主要介绍了Pythont特殊语法filter,map,reduce,apply使用方法,需要的朋友可以参考下

（1）lambda

lambda是Python中一个很有用的语法，它允许你快速定义单行最小函数。类似于C语言中的宏，可以用在任何需要函数的地方。

基本语法如下：

函数名 = lambda args1,args2,...,argsn : expression

例如：

add = lambda x,y : x + y
print add(1,2)

（2）filter

filter函数相当于一个过滤器，函数原型为：filter(function,sequence),表示对sequence序列中的每一个元素依次执行function，这里function是一个bool函数，举例说明：

sequence = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
fun = lambda x : x % 2 == 0
seq = filter(fun,sequence)
print seq

以下代码就是表示筛选出sequence中的所有偶数。

filter函数原型大致如下：

def filter(fun,seq):
    filter_seq = []
    for item in seq:
        if fun(item):
            filter_seq.append(item)
    return filter_seq

（3）map

map的基本形式为：map(function,sequence)，是将function这个函数作用于sequence序列，然后返回一个最终结果序列。比如：

seq = [1,2,3,4,5,6]
fun = lambda x : x << 2
 
print map(fun,seq)

map的函数源代码大致如下：

def map(fun,seq):
    mapped_seq = []
    for item in seq:
        mapped_seq.append(fun(item))
    return mapped_seq

（4）reduce

reduce函数的形式为：reduce(function,sequence,initVal)，function表示一个二元函数，sequence表示要处理的序列，而initVal表示处理的初始值。比如：

seq = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
fun = lambda x,y: x + y
 
print reduce(fun,seq,0)

表示从初始值0开始对序列seq中的每一个元素累加，所以得到结果是55

reduce函数的源代码大致如下：

def reduce(fun,seq,initVal = None):
    Lseq = list(seq)
    if initVal is None:
        res = Lseq.pop(0)
    else:
        res = initVal
    for item in Lseq:
        res = fun(seq,item)
    return res

（5）apply

apply是用来间接地代替某个函数，比如：

def say(a,b):
    print a,b
 
apply(say,(234,'Hello World!'))

来源：https://www.jb51.net/article/80153.htm