Map函数
map函数的用法如下：
def add_one(x):
return x+1 #使用普通函数
v1 = map(add_one,[1,2,3])
v1 = list(v1)
print(v1) #打印结果为[2, 3, 4] #使用匿名函数，代码更为简洁
v2 = map(lambda x:x+1,[1,2,3])
v2 = list(v2)
print(v2) #打印结果为[2, 3, 4]
从代码可以看出，map()函数有两个传参，第一个为函数名，第二个为可迭代对象，效果是将可迭代对象的每一个元素放入函数中执行，然后把函数执行的返回值联合一起组成一个新的可迭代对象
filter函数
filter函数的用法如下：
def judge_sb(x):
return x.startswith("sb") #使用普通函数
v1 = filter(judge_sb,sb_list)
v1 = list(v1)
print(v1) #打印结果为['sb_001', 'sb_002'] #使用匿名函数，代码更为简洁
v2 = filter(lambda x:x.startswith("sb"),sb_list)
v2 =list(v2)
print(v2) #打印结果为['sb_001', 'sb_002']
从代码可以看出，filter()函数有两个传参，第一个为函数名，第二个为可迭代对象，效果是将可迭代对象的每一个元素放入函数中执行，然后把函数执行的返回值为真，就把那个传参保留，如果为假就舍弃，最终将传参联合一起组成一个新的可迭代对象
reduce函数
reduce函数的用法如下：
from functools import reduce #要导入模块
def add(x,y):
return x+y #使用普通函数
v1 = reduce(add,[1,2,5,7])
print(v1) #打印结果为15 #使用匿名函数，代码更为简洁
v2 = reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,5,7])
print(v2) #打印结果为15
从代码可以看出，filter()函数有两个传参，第一个为函数名，第二个为可迭代对象，效果是将可迭代对象的每一个元素进行类似累加、累乘这种压缩的操作，最后返回一个值
总结
#处理序列中的每个元素，得到的结果是一个可迭代对象，其元素个数及位置与原来一样
map()
#遍历序列中的每个元素，判断每个元素得到布尔值，如果True则留下来
filter()
#处理一个序列，然后把序列进行合并操作
reduce()