1、reduce(func,iterable,initial):
参数：
- func 可执行函数
- iterable 可迭代对象
- initial 可选，初始参数
功能描述：调用func函数后，发生迭代，每次迭代，都会将上一次迭代结果和可迭代对象中的下一个元素传入func中执行。initial是可选的，如果给了一个值，则第一个元素用给的值，没给的话就用序列中的第一个值，然后返回函数运行后的结果
示例：
from functools import reduce
content=reduce(lambda x,y:x+y,[i for i in range(101)])
print(content)
#
2、zip([iterable, ...])
参数：
- iterable 一个或多个序列
功能描述：这个函数可以将传进去的多个列表进行配对，让对应索引上的值放进同一个元组里，再通过list 或tuple强转（这样才可以打印出结果，而不是一个内存地址），将每一个元组放进一个列表或元组里。
示例：
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [4,5,6,7,8]
zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表
print(list(zipped))
# [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
print(list(zip(a,c))) # 元素个数与最短的列表一致
# [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
3、map(func, iterable, ...)：
参数：
- func 可执行函数
- iterable 一个或多个序列
功能描述：将func作用于每一个iterable中的每一个元素，也需要通过list或 tuple强转，如果func为None，则和zip()一样；
示例：
listx = [1,2,3,4,5,6,7] # 7 个元素
listy = [20,30,40,50,60,70] # 6 个元素
listz = [100,100,100,100] # 4 个元素
list_result = map(lambda x,y,z : x + y + z,listx, listy, listz)
print(list(list_result))
# [121, 132, 143, 154]
可以看出，如果有多个序列，会按照最少元素的序列计算结果
4、filter(func, iterable)
参数：
- func 判断函数。
- iterable 可迭代对象。
功能描述：
将序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新迭代器中。
示例：
# 过滤出列表中的所有奇数
def is_odd(n):
return n % 2 == 1 newlist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(list(newlist))
# [1, 3, 5, 7, 9]