### Python 常用函数详解
#### 一、`map()` 函数
`map()` 是 Python 内置的一个高阶函数，它接受一个函数 `f` 和一个列表，并通过将函数 `f` 依次作用于列表中的每一个元素，从而得到一个新的列表并返回。
**示例**：
假设有一个列表 `[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]`，我们希望将列表中的每个元素平方，可以通过 `map()` 函数轻松实现：
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 定义一个函数来计算平方
def square(x):
return x * x
# 使用 map() 函数应用到列表
squared_numbers = list(map(square, numbers))
print(squared_numbers) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
```
**注意**：
- `map()` 函数不会改变原有的列表，而是返回一个新的列表。
- 可以通过 `list()` 来转换 `map` 对象为列表。
- `map()` 不仅仅适用于数值列表，对于任意类型的列表，只要传入的函数能够处理该数据类型，`map()` 都能正常工作。
**示例**：
假设我们需要格式化一个名字列表，使得每个名字的首字母大写，其余部分小写：
```python
names = ['adam', 'LISA', 'barT']
def format_name(s):
return s[0].upper() + s[1:].lower()
formatted_names = list(map(format_name, names))
print(formatted_names) # 输出: ['Adam', 'Lisa', 'Bart']
```
#### 二、`reduce()` 函数
`reduce()` 是 Python 内置的另一个高阶函数，用于对列表中的所有元素进行累积操作，如求和、求积等。
**示例**：
假设有一个函数 `add(x, y)`，我们希望通过 `reduce()` 来计算列表 `[1, 3, 5, 7, 9]` 的所有元素之和：
```python
from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y
result = reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
print(result) # 输出: 25
```
**使用初始值**：
`reduce()` 还可以接收一个可选的第三个参数作为初始值。例如，如果我们将初始值设置为 100，则计算 `reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9], 100)` 的结果将是 125。
```python
result_with_initial_value = reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9], 100)
print(result_with_initial_value) # 输出: 125
```
**示例**：
现在让我们使用 `reduce()` 来求一个列表 `[2, 4, 5, 7, 12]` 的乘积：
```python
def prod(x, y):
return x * y
product = reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])
print(product) # 输出: 3360
```
#### 三、`filter()` 函数
`filter()` 是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，它接收一个函数 `f` 和一个列表，函数 `f` 的作用是对列表中的每个元素进行判断，返回 `True` 或 `False`。`filter()` 根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件的元素组成的新列表。
**示例**：
假设我们有一个列表 `[1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]`，我们希望保留其中所有的奇数：
```python
def is_odd(x):
return x % 2 == 1
filtered_list = list(filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]))
print(filtered_list) # 输出: [1, 7, 9, 17]
```
**示例**：
接下来，我们尝试删除列表中的 `None` 或者空字符串：
```python
def is_not_empty(s):
return s and len(s.strip()) > 0
non_empty_strings = list(filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', '', 'END']))
print(non_empty_strings) # 输出: ['test', 'str', 'END']
```
#### 四、自定义排序函数 `sorted()`
Python 内置的 `sorted()` 函数可以用来对列表进行排序。
**示例**：
对一个数字列表进行排序：
```python
numbers = [36, 5, 12, 9, 21]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers) # 输出: [5, 9, 12, 21, 36]
```
**示例**：
对于字符串排序，默认情况下 `sorted()` 按照 ASCII 码的大小顺序进行排序：
```python
words = ['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']
sorted_words = sorted(words)
print(sorted_words) # 输出: ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']
```
**自定义排序**：
我们可以自定义排序函数，例如，忽略大小写进行排序：
```python
def cmp_ignore_case(s1, s2):
return (s1.lower() > s2.lower()) - (s1.lower() < s2.lower())
words = ['bob', 'About', 'zoo', 'credit']
sorted_words = sorted(words, key=cmp_to_key(cmp_ignore_case))
print(sorted_words) # 输出: ['About', 'bob', 'credit', 'zoo']
```
这里需要注意的是，`cmp_to_key` 是 `functools` 模块提供的函数，用于将比较函数转换成关键字函数。因为在 Python 3 中，`sorted()` 接受的关键字参数 `key` 必须是一个函数，而不是比较函数。
以上就是关于 Python 中 `map()`、`reduce()`、`filter()` 和自定义排序函数 `sorted()` 的详细介绍及示例代码。这些函数在实际编程过程中非常有用，掌握它们能够帮助我们更加高效地处理数据。
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