一、map()函式

map()是 Python 內建的高階函式

• 有兩個引數，第一個是接收一個函式 f（匿名函式或者自定義函式都OK啦）；第二個引數是一個 可迭代物件
• 功能是通過把函式 f 依次作用在 第二個引數 的每個元素上，得到一個新的 list 並返回。（新的 list 元素的個數與位置與舊的 list 一致）
• 實質就是內部 for 迴圈，遍歷迭代物件的每一個元素 

例如，我們現在有一個需求，對於一個 list num_1 = [1, 2, 3, 4]

如果希望把list的每個元素都作平方，就可以用map()函式：

因此，我們只需要傳入函式f(x)=x*x，就可以利用map()函式完成這個計算：

num_1 = [1, 2, 3, 4]
def f(x):
    return x * x
print(list(map(f, num_1)))

#輸出結果：

[1, 4, 9, 10]

也可以使用上節課學習的匿名函式來寫

num_1 = [1, 2, 3, 4]
print(list(map(lambda x : x + 1, num_1)))

#輸出結果：

[1, 4, 9, 10]

注意：
map()函式不改變原有的 list，而是返回一個新的 list。

利用map()函式，可以把一個 list 轉換為另一個 list，只需要傳入轉換函式。

由於list包含的元素可以是任何型別，因此，map() 不僅僅可以處理只包含數值的 list，事實上它可以處理包含任意型別的 list，只要傳入的函式f可以處理這種資料型別。

任務

假設使用者輸入的英文名字不規範，沒有按照首字母大寫，後續字母小寫的規則，請利用map()函式，把一個list（包含若干不規範的英文名字）變成一個包含規範英文名字的list：

輸入：['adam', 'LISA', 'barT']
輸出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']

#方法一：

name_1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
def format_name(x):
    name 
 
= x[0:1].upper() + x[1:].lower()
    return name
print(list(map(format_name,name_1)))

#方法二：
name_1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
print(list(map(lambda x : x[0:1].upper() + x[1:].lower(),name_1)))

二、filter()函式

filter()函式是 Python 內建的一個有用的高階函式

• filter()函式接收一個函式 f 和一個list
• 這個函式 f 的作用是對每個元素進行判斷，返回 True或 False
• filter()根據判斷結果自動過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新list。
• （即函式處理結果為 True 的保留，為 False 的過濾）

例如，要從一個list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中刪除偶數，保留奇數

首先，要編寫一個判斷奇數的函式：

然後，利用filter()過濾掉偶數：

#方法一：（利用自定義函式）

num_1 = [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]
    def is_odd(x):
    return x % 2 == 1
print(list(filter(is_odd, num_1)))
#結果：
    [1, 7, 9, 17]

#方法二：（利用匿名函式）


num_1 = [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]
print(list(filter(lambda x : x % 2 == 1, num_1)))

利用filter()，可以完成很多有用的功能

任務一：刪除 None 或者空字串：

方法一：（利用自定義函式）

list_1 = ['test', None, '', 'str', ' ', 'END']
    def is_not_empty(s):
    return s and len(s.strip()) > 0
print(list(filter(is_not_empty, list_1)))

方法二：（利用匿名函式）

list_1 = ['test', None, '', 'str', ' ', 'END']
print(list(filter(lambda s : s and len(s.strip()) > 0, list_1)))

回顧：s.strip()

s.strip(rm) 刪除 s 字串中開頭、結尾處的 rm 序列的字元。

當rm為空時，預設刪除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')，如下：

a = ' 123'
a.strip()
#結果： '123'

a='\t\t123\r\n'
a.strip()
#結果：'123'

任務二：利用filter()過濾出1~100中平方根是整數的數，即結果應該是：

import math
def is_int_sqrt(x):
    return math.sqrt(x) % 2 == 1 or math.sqrt(x) % 2 == 0
print(list(filter(is_int_sqrt, range(0,101))))

#執行結果：
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

注意：因為用到平方根函式 math.sqrt(x) ，而這個函式在 import math 庫裡，呼叫時需要在程式開頭說明

三、reduce()函式

reduce()函式是Python內建的一個高階函式。

• reduce()函式接收的引數和 map()類似
• 一個函式 f，一個list，但行為和 map()不同
• reduce()傳入的函式 f 必須接收兩個引數，reduce()對list的每個元素反覆呼叫函式f，並返回最終結果值。
• 簡單來說，reduce()函式處理一個序列，然後把序列進行合併操作
• 在python3中，使用reduce()函式，需要宣告 from functools import reduce

例如，編寫一個sum_num1函式，接收x和y，返回x和y的和：

from functools import reduce
num_1 = [1, 3, 5, 7, 9]
def sum_num1(x, y):
    return x + y
print(reduce(sum_num1 ,num_1))

'''
#分析過程如下：

reduce函式將做如下計算：

先計算頭兩個元素：sum_num1(1, 3)，結果為4；
再把結果和第3個元素計算：sum_num1(4, 5)，結果為9；
再把結果和第4個元素計算：sum_num1(9, 7)，結果為16；
再把結果和第5個元素計算：sum_num1(16, 9)，結果為25；
由於沒有更多的元素了，計算結束，返回結果25。
上述計算實際上是對 list 的所有元素求和。雖然Python內建了求和函式sum()，但是，利用reduce()求和也很簡單。

'''

reduce()還可以接收第3個可選引數，作為計算的初始值。

如果把初始值設為100，計算：

from functools import reduce
num_1 = [1, 3, 5, 7, 9]
def sum_num1(x, y):
    return x + y
print(reduce(sum_num1 ,num_1，100))

計算初始值和第一個元素：sum_num1(100, 1)，結果為101。其餘過程同上

任務二：
Python內建了求和函式sum()，但沒有求積的函式，請利用recude()來求積：

輸入：[2, 4, 5, 7, 12]
輸出：2*4*5*7*12的結果

#方法一：
from functools import reduce
num_1 = [2, 4, 5, 7, 12]
def fun(x, y):
    return x * y
print(reduce(fun, num_1))

#方法二：
from functools import reduce
num_1 = [2, 4, 5, 7, 12]
print(reduce(lambda x ,y: x * y, num_1))