MAP函式

map()函式接收兩個引數，一個是函式，一個是Iterable，map將傳入的函式依次作用到序列的每個元素，並把結果作為新的Iterator返回。

>>> def f(x):
... 	return x * x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

map()傳入的第一個引數是f，即函式物件本身。由於結果r是一個Iterator，Iterator是惰性序列，因此通過list()函式讓它把整個序列都計算出來並返回一個list

REDUCE函式

reduce把一個函式作用在一個序列[x1, x2, x3, ...]上，這個函式必須接收兩個引數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

如果考慮到字串str也是一個序列，對上面的例子稍加改動，配合map()，我們就可以寫出把str轉換為int的函式：

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
... 	return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
... 	return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
13579
 

整理成一個str2int的函式就是：

from functools import reduce
def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y
    def char2num(s):
        return {'0':0, '1':1, '2':2, '3':3, '4':4, '5':5, '6':6, '7':7, '8':8, '9':9}[s]

還可以用lambda函式進一步簡化成：

from functools import reduce
def char2num(s):
    return {'0':0, '1':1, '2':2, '3':3, '4':4, '5':5, '6':6, '7':7, '8':8, '9':9}[s]
def str2int(s):
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))