「Python」python高阶函数详解 Python

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1.MapReduceMapReduce主要应用于分布式中。
大数据实际上是在2015年下半年开始火起来的。
分布式思想：将一个连续的字符串转为列表，元素类型为字符串类型，将其都变成数字类型，使用分布式思想。【类似于一件事一个人干起来慢，但是如果人多呢？效率则可以相应的提高】。同理，一台电脑处理数据比较慢，但是如果有100台电脑同时处理，则效率则会快很多，最终将每台电脑上处理的数据进行整合。 python的优点：内置了map()和reduce()函数，可以直接使用。
2、map()函数功能：将传入的函数依次作用于序列中的每一个元素，并把结果作为新的Iterator（可迭代对象）返回
语法：map(func lsd) ，参数1是函数，参数2是序列。
使用map函数，求n的序列[149..n^2

3、reduce()函数功能：一个函数作用在序列上，这个函数必须接受两个参数， reduce把结果继续和序列的下一个元素累计运算。
语法：reduce(func ， lsd)：参数1为函数，参数2为列表。 reduce(f ， [1 ， 2 ， 3 ， 4
)等价于f(f(f(1 ， 2) ， 3) ， 4) ，类似于递归。
【「Python」python高阶函数详解】
将字符串转成对应字面量数字
求1!+2!+3!+...+n!之和。【使用map与reduce函数】
4、filter()函数作用：把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留该元素还是丢弃该元素【通过一定的条件过滤列表中的元素】。
注意：使用filter()这个高阶函数，关键在正确实现一个“筛选”函数， filter()函数返回的是一个Iterator ，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter完成计算结果，需要使用list()函数获取所有的结果并且返回list 。
需求；将爱好为“无”的数据剔除掉。 data= https://mparticle.uc.cn/api/[[/"姓名\"\"年龄\"\"爱好\"
[\"tom\" 25 \"无\"
[\"hanmeimei\" 26 \"金钱\"

5、sorted()函数sorted(iterablekeyreverse)作用：实现对列表的排序。
iterable：是可迭代类型;
cmp：用于比较的函数，比较什么由key决定;
key：用列表元素的某个属性或函数作为关键字，有默认值，迭代集合中的一项; reverse：排序规则. reverse = True 降序或者 reverse = False 升序，默认值为False 。
返回值：是一个经过排序的可迭代类型，与iterable一样。