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本题详细解读
map 函数
map 函数用于将一个函数应用于一个可迭代对象（如列表）的每个元素，并返回一个包含结果的迭代器。通常与 lambda 函数结合使用。
- 语法:
map(function, iterable) - 参数:
function: 要应用于每个元素的函数。iterable: 要处理的可迭代对象。
- 返回值: 返回一个迭代器，包含应用函数后的结果。
filter 函数
filter 函数用于过滤可迭代对象中的元素，返回一个包含满足条件的元素的迭代器。
- 语法:
filter(function, iterable) - 参数:
function: 用于测试每个元素的函数，返回True或False。iterable: 要过滤的可迭代对象。
- 返回值: 返回一个迭代器，包含满足条件的元素。
reduce 函数
reduce 函数用于将一个二元函数累积地应用于可迭代对象的元素，从左到右，最终将可迭代对象缩减为单个值。
- 语法:
reduce(function, iterable[, initializer]) - 参数:
function: 接受两个参数的函数，用于累积计算。iterable: 要处理的可迭代对象。initializer(可选): 初始值。
- 返回值: 返回累积计算的结果。
注意事项
map和filter返回的是迭代器，通常需要转换为列表或其他可迭代对象来查看结果。reduce函数在 Python 3 中被移到了functools模块中，因此需要先导入。- 这些函数在处理大数据集时非常有用，因为它们可以避免显式的循环，使代码更加简洁和高效。