1.map() 函数，将可迭代对象中每一条数据都执行一次函数，并且将函数执行的返回结果放入另一个可迭代对象中。
2.filter() 函数，会将列表中每一条数据执行一次函数，并将条件为真的数据放入结果中（None、''/、False、0这些都是条件为假的 数据），如：
result = filter(a, [1, 2, 0, False, '', True, '', 0, 3])
for x in result:
print(x)
输出的结果为：1
2
True
3
3.sorted() 函数，对所有可迭代的函数进行排序操作。将列表中的数据两两进行传递：
（1）如果x>y，返回-1；x<y，返回1,。此为降序排序
（2）如果x>y，返回1；x<y，返回-1,。此为升序排序
4.匿名函数。格式为： lambda 参数1、参数2...：函数返回值 函数运算逻辑
（1）当函数重复使用次数少，函数比较简单的时候，可以使用匿名函数。
（2）特点：不用给函数命名，省略了大量的命名操作； 简化代码，省略大量不需要的冗余代码； 方便维护和管理。
如：判断列表中的数据是奇数还是偶数？若是奇数，返回x*x；若是偶数，返回x/2，代码如下：
list1 = [25,2323,34,7,56,2,41,524,3,65,857,76,232]
def filter_num(x):
if x % 2 == 0:
return x/2
else:
return x*x
利用匿名函数只需要一句代码即可;
result = map(lambda x: x/2 if x % 2 == 0 else x*x, list1)
5.reduce()函数，会对参数列表中元素进行累计。函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数 运算，最后得到一个结果。
在 Python3 中，reduce() 函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在 fucntools 模块里，如果想要使用它，则需要 通过引入 functools 模块来调用 reduce() 函数：from functools import reduce
6.列表生成式：就是用来快速生成一个列表的公式，如：
list1 = [x for x in range(100)]
list2 = [x for x in range(100) if x % 2 == 0]
7.练习：使用map+reduce+lamda+列表生成式产生一个存放100个0~100随机整数的列表，将生成的列表中每一条数据进行判 断，如果是奇数，返回**2；如果是偶数，返回/2.把计算的结果进行累加，最终得到一个计算的结果数字。具体代码如下：
list_run = [random.randint(0,100) for x in range(100)]
print(list_run)
map_rs = map(lambda x:x/2 if x % 2 == 0 else x**2,list_run)
result = reduce(lambda x,y:x+y ,map_rs)
print(result)
result = reduce(lambda x,y:x+y ,map(lambda x:x/2 if x % 2 == 0
else x**2,[random.randint(0,100) for x in range(100)]))
print(result)
