Python中有三个基础函数，分别是filter()、map()和reduce()，他们分别为我们提供过滤、映射和聚合的功能。
上一节我们简单的使用了filter()函数结合匿名函数，下面我们会详细介绍它的用法。
1. filter()函数
在数据筛选和过滤的时候我们通常会采用filter()函数帮助我们快速的解决问题，它的语法格式为：
| 1 | filter(函数,可迭代对象) |
在filter函数中，前面放我们的过滤或筛选方式，即函数名，后面存放可迭代的对象，我们看下面的例子：
| 12345 | def test(x): if x % 2 == 0: return xmy_list = [1,2,3,4,5,6]print(filter(test,my_list))#只需要些函数名即可，不用加参数 |
输出结果：
| 1 | |
关于这个例子，我们首先定义了一个test()函数，如果x是偶数则返回其值，然后通过filter()函数使用test()函数来过滤my_list列表，但是输出结果却是，在这里我们需要注意filter()函数的返回值为一个可迭代的对象，我们需要通过迭代的方式访问其中的值，或者使用列表list()函数强制类型转换。
| 12345678 | def test(x): if x % 2 == 0: return xmy_list = [1,2,3,4,5,6]print(filter(test,my_list))for i in filter(test,my_list): print('迭代后中的数据:',i)print('使用list()方法:',list(filter(test,my_list))) |
输出结果为：
| 1234 | 迭代后中的数据: 2迭代后中的数据: 4迭代后中的数据: 6使用list()方法: [2, 4, 6] |
2. map()函数
在前面我们曾多次使用到过map()函数，例如我们在输入多个值的时候，我们会采用map()函数，我们需要输入四个值的时候：
| 12 | a,b,c,d = map(int,input().split())print(a,b,c,d) |
map()函数的语法格式为：
| 1 | map(函数，可迭代对象) |
在使用map()函数的时候，我们大多用于对数据的处理，把可迭代对象中的数据经过函数处理之后存储，我们在存储的时候继续采用list()函数进行存储。
我们先看上面输入四个值的例子，int为函数，input().splite输入的值为可迭代的对象，经过int函数的处理后存放在map对象当中。
我们可以通过map()函数将一个序列中的所有数据通过一个函数进行处理，看下面的例子：
我们在一个列表中存放了一下字母，如果存在小写字母，那么将它变成大写字母。
代码如下：
| 1234567 | def test(x): if x.islower(): return x.upper() else: return xmy_list = ['d','o','t','C','p','P']print(list(map(test,my_list))) |
输出结果为：
| 1 | ['D', 'O', 'T', 'C', 'P', 'P'] |
test()函数中会先对x进行判断，如果是小写字母就返回它的大写字母，如果不是小写字母就返回它的值。
3. reduce()函数
reduce()函数用于把可迭代的对象通过函数方法进行聚合。
语法格式为：
| 1 | reduce(函数, 可迭代对象[, 初始值]) |
举个例子，我们已知一个列表为[1,2,3,4],我们需要求列表里所有项依次相乘的和，我们可以使用reduce()函数。
| 12345 | from functools import reduce#reduce函数在functools模块中定义，需要引入def test(x,y): return x * ymy_list = [1,2,3,4]print(reduce(test,my_list)) |
输出结果为：
第一行代码为引入这种方法，后面会对模块进行讲解，test()函数返回了两个数据相乘，然后通过reduce()函数将my_list列表处理。
处理过程如下图：
先执行第一步，然后得到一个结果再和后一项相乘，依次到最后一位。
4. 总结
这三种函数我们常用的为前两者，熟练掌握这三个函数能够帮助我们解决一系列复杂的问题，下一节我们来学习递归函数。
