Python内建了`map()`和`reduce()`函数。
下面我们先来看看`map()`函数。

### 一、map() 序列循环运算
`map()`函数接收两个参数，一个是函数，一个是`Iterable`，`map()`将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的`Iterator`返回。

举例说明，比如我们有一个函数`def f(x): x*x`，要把这个函数作用在一个`list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]`上，就可以用`map()`实现如下：
```python
#!/usr/bin/env

# 定义一个函数
def f(x):
    return x * x

r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
# 发现返回的一个变量
print(r)

# 使用list()转换回列表
list_01 = list(r)
print(list_01)
```

`map()`传入的第一个参数是`f`，即函数对象本身。
由于结果`r`是一个`Iterator`，`Iterator`是惰性序列，因此通过`list()`函数让它把整个序列都计算出来并返回一个`list`。

这时候你可能会想，不需要`map()`函数，我们自己写一个循环，也一样可以计算出结果：
```python
#!/usr/bin/env

# 定义一个函数
def f(x):
    return x * x

L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
    L.append(f(n))
print(L)
```

这样的确是可以，但是，从上面的循环代码，能一眼看明白“把`f(x)`作用在`list`的每一个元素并把结果生成一个新的`list`”吗？

所以，`map()`作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的`f(x)=x2`，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个`list`所有数字转为字符串：
```python
#!/usr/bin/env

# 使用list()转换回列表
list_01 = list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
print(list_01)
```
只需要一行代码，就可以解决抽象的逻辑。

### 二、reduce() 序列累积计算
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：
```python
#!/usr/bin/env
from functools import reduce
```

上面我们已经学过`map()`函数了，现在再看`reduce()`的用法。
`reduce()`把一个函数作用在一个序列`[x1, x2, x3, ...]`上，这个函数必须接收**两个参数**，
`reduce()`把结果继续和序列的下一个元素做**累积计算**，其效果就是：
```
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
```
比方说对一个序列求和，就可以用`reduce()`实现：
```python
#!/usr/bin/env

from functools import reduce

# 自定义一个函数
def add(x, y):
    return x + y

# 调用累积算
num = reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
print(num)
```
当然求和运算可以直接用Python内建函数`sum()`，没必要动用`reduce()`。
但是如果要把序列`[1, 3, 5, 7, 9]`变换成整数`13579`，`reduce()`就可以派上用场：
```python
#!/usr/bin/env

from functools import reduce

# 自定义一个函数
def fn(x, y):
    return x * 10 + y

# 调用累积算
num = reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
print(num)
```
这个例子本身没多大用处，但是，如果考虑到字符串`str`也是一个序列，对上面的例子稍加改动，配合`map()`，我们就可以写出把`str`转换为`int`的函数：
```python
#!/usr/bin/env

from functools import reduce

# 自定义一个函数
def fn(x, y):
    return x * 10 + y

# 自定义一个函数
def char2num(s):
    digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
    return digits[s]

# 调用累积算
num = reduce(fn, map(char2num, '13579'))
print(num)
```
整理成一个`str2int()`的函数就是：
```python
#!/usr/bin/env

from functools import reduce

# 定义一个字典
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}

# 自定义一个函数
def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y
    def char2num(s):
        return DIGITS[s]
    return reduce(fn, map(char2num, s))

print(str2int(DIGITS))
```

还可以用`lambda` 匿名函数进一步简化成：
```python
#!/usr/bin/env

from functools import reduce

# 定义一个字典
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}

# 自定义一个函数
def char2num(s):
    return DIGITS[s]

# 自定义一个函数
def str2int(s):
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

print(str2int(DIGITS))
```
也就是说，假设Python没有提供`int()`函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码！

例如，我们将最上面计算求和的`reduce()`函数运用，用匿名函数的方式实现：
```python
#!/usr/bin/env

from functools import reduce

# 调用累积算
num = reduce(
    (lambda x,y : x * 10 + y),
    [1, 3, 5, 7, 9]
)
print(num)
```
在我们使用匿名函数完成较为复杂的逻辑时，最好不要写在一行代码中，可以使用参数换行的方式，尽量让代码更加便于阅读。

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