map、reduce 和 filter 函数在Python中是高效优雅的函数，可以以简洁而高效的方式转换和操作数据。map函数允许您对可迭代对象中的每个元素应用同一个函数，从而生成一个新的可迭代对象。filter函数则允许您根据条件过滤可迭代对象中的元素，仅保留满足条件的元素。而reduce函数则用于将可迭代对象中的元素逐个结合起来，生成单个值。通过理解和灵活运用这些函数，您能够更加轻松地处理数据，提高编程效率和代码清晰度。

map 函数：多功能的变形器

map函数接收两个参数：

• 计算函数

• 可迭代对象

其目的是对可迭代对象（如列表）中的每个元素应用某种转换。映射函数将该函数应用于可迭代对象中的每个元素，并返回一个新的可迭代对象。

mylist = [1, 2, 3, 4]
def add100(n):  return n + 100
newlist = list(map(add100, mylist))print(newlist)

上面是一个简单的函数 add100(n)，它接收一个数字 n，并简单地返回 n+100。add100 函数应用于 mylist 中的每一个元素：

• add100(1) 返回 101

• add100(2) 返回 102

• add100(3) 返回 103

• add100(4) 返回 104

因此，返回 [101, 102, 103, 104]。

filter函数：选择器/过滤器

filter函数接收两个参数：

• 判断函数

• 可迭代对象

其目的是决定哪些可迭代对象中的元素保留，哪些丢弃。过滤函数不会对元素进行任何转换。

mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
def larger5(n):  return n > 5
newlist = list(filter(larger5, mylist))print(newlist)

上面代码是一个函数 larger5(n)，它接收一个数字 n，如果 n 大于5则返回True，否则返回False。

larger5 函数应用于 mylist 中的每一个元素：

• larger5(1) -- larger5(5)返回 False

• larger5(6) -- larger5(8) 返回 True

因此，1、2、3、4、5 返回 False 被丢弃，而只有 6、7、8 返回 True 被保留，最终返回 [6, 7, 8]。

reduce函数：聚合器

reduce 函数接收两个参数：

• 计算函数

• 可迭代对象

这个函数的目的是以某种方式将所有元素压缩成一个值。最简单的例子是加法。

mylist = [1, 2, 3, 4, 5]
from functools import reduce
def add(a, b):  return a + b
result = reduce(add, mylist)print(result)

上面代码是一个简单的函数 add(a, b)，它简单地返回 a+b。

这个函数被应用于每一对元素（累积地）：

• add(1, 2) 返回 3

• add(3, 3) 返回 6

• add(6, 4) 返回 10

• add(10, 5) 返回 15

因此，最终得到 15。