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这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。
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filter 函数原型如下：
第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。
简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。
返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。
map 函数原型如下：
该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：
上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。
map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。
map 函数解决的问题：
reduce 函数原型如下：
第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。
测试代码如下：
最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。
简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。
zip 函数原型如下：
zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。
测试代码如下：
展示如何利用 * 操作符：
输出结果如下：
简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。
enumerate 函数原型如下：
参数说明：
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
测试代码如下：
返回结果为： 。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册
函数原型 ：range（start， end， scan):
参数含义 ：start:计数从start开始。默认是从0开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;
end:技术到end结束， 但不包括end. 例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5
scan：每次跳跃的间距，默认为1。例如：range（0， 5） 等价于 range(0, 5, 1)
里面的一个坑：
我的理解是for循环是针对里面的每一个在range（5）的数进行循环里面的操作。
程序的输出结果如下：
函数：len()
1：作用： 返回字符串、列表、字典、元组等长度
2：语法： len(str)
3：参数：
str：要计算的字符串、列表、字典、元组等
4：返回值 ：字符串、列表、字典、元组等元素的长度
5：实例
用len()求得数组a的长度为4，其中range（len(a)）等价于range（4）,输出结果都为[0,1,2,3]
choice()需要import random
功能：返回列表、元组、字符串的随即项
import math
r=math.floor(3.2) #向下取整
print(r)
r=math.ceil(4.5) #向上取整
print(r)
r=abs(-2)
r=round(4.5) #四舍五入
r=math.pow(3,2) #幂运算
r=math.sqrt(25) #开平方
其中 函数fabs和abs的区别：函数fabs的作用是求浮点数x的绝对值；函数abs的作用是求x的绝对值。fabs函数原型：double fabs(double x)；abs函数原型：int fabs(int x)。fabs函数参数：参数x是一个浮点数；abs函数参数：参数x是一个整数