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今天要介紹的是Python函數語言程式設計中的另外兩個內建函式map()和reduce()，而不是Google的MapReduce。

1.map()

格式：map( func, seq1[, seq2...] )

Python函數語言程式設計中的map()函式是將func作用於seq中的每一個元素，並用一個列表給出返回值。如果func為None，作用同zip()。

當seq只有一個時，將func函式作用於這個seq的每個元素上，得到一個新的seq。下圖說明了只有一個seq的時候map()函式是如何工作的（本文圖片來源：《Core Python Programming (2nd edition)》）。

可以看出，seq中的每個元素都經過了func函式的作用，得到了func(seq[n])組成的列表。

下面舉一個例子進行說明。假設我們想要得到一個列表中數字%3的餘數，那麼可以寫成下面的程式碼。

這裡又和上次的filter()一樣，使用了列表解析的方法代替map執行。那麼，什麼時候是列表解析無法代替map的呢？

原來，當seq多於一個時，map可以並行地對每個seq執行如下圖所示的過程：

也就是說每個seq的同一位置的元素在執行過一個多元的func函式之後，得到一個返回值，這些返回值放在一個結果列表中。

下面的例子是求兩個列表對應元素的積，可以想象，這是一種可能會經常出現的狀況，而如果不是用map的話，就要使用一個for迴圈，依次對每個位置執行該函式。

上面是返回值是一個值的情況，實際上也可以是一個元組。下面的程式碼不止實現了乘法，也實現了加法，並把積與和放在一個元組中。

還有就是上面說的func是None的情況，它的目的是將多個列表相同位置的元素歸併到一個元組，在現在已經有了專用的函式zip()了。

需要注意的是，不同長度的多個seq是無法執行map函式的，會出現型別錯誤。

2.reduce()

格式：reduce( func, seq[, init] )

reduce函式即為化簡，它是這樣一個過程：每次迭代，將上一次的迭代結果（第一次時為init的元素，如沒有init則為seq的第一個元素）與下一個元素一同執行一個二元的func函式。在reduce函式中，init是可選的，如果使用，則作為第一次迭代的第一個元素使用。

簡單來說，可以用這樣一個形象化的式子來說明：
reduce( func, [1, 2,3] ) = func( func(1, 2), 3)

下面是reduce函式的工作過程圖：

舉個例子來說，階乘是一個常見的數學方法，Python中並沒有給出一個階乘的內建函式，我們可以使用reduce實現一個階乘的程式碼。

那麼，如果我們希望得到2倍階乘的值呢？這就可以用到init這個可選引數了。