python模块内置函数学习笔记

最近发现自己在学习上的两个致命的习惯：

路线不明确

学习没有一个清晰的学习路线，学习过程中遇到一个问题，立马会陷入其中。很容易偏离主道，容易碰壁，气馁。

遗忘

在学习的过程中，快速的理解某个概念可能不是一件很好的事情。
常常发现理解一些东西并觉得它言之有理，自己也能够完全理解，就会立马投入下面的内容学习，过去最求学习的速度。但是很快，就会发现，很多东西都遗忘了， 知识点并没有内化于心，然后又得重新学习，一遍又一遍，最后完全迷失了方向，停步不前，反而浪费了大量的时间，感到气馁。休息一下，然后发现已经忘记了所有的东西。

如何解决呢？
我决定每个知识点深入的练习，交叉的理解，控制学习的速度，然后就是学习写日志，记录下来。头脑理解的，和用手再写一遍的效果是完全不一样的，主要的区别是：看书，看视屏是被动的，会忽略掉很多细节。而合上书后，写一遍，才是正真的跑了一遍代码，有没有问题，一跑就知道。

apply（）

功能：可以实现调用可变参数列表的函数，把函数的参数存放在一个元祖或序列中
返回值：返回的就是func（）的返回值

    apply(func [,args [,kwargs]])

filter（）

功能：对某个序列做过滤处理，对自定义函数的参数返回的结果是否为“真”来过滤，并一次性返回处理结果。

    filter(func or None,sequence) ->list,tuple,or string

reduce（）

功能：对序列中的元素的连续操作可以通过循环来处理，核心为序列数据的化简

    reduce(func,sequence [,initial]) ->value

实现代码

def reduce(function,iterable,initializer=None):
    it = iter(iterable)
    if initializer is None:
        try:
            initializer = next(it)
        except StopIteration:
            raise TypeError('reduce() of empty sequence with no initial value')
    accum_value = initializer
    for x in iterable:
        accum_value = function(accum_value,x)
    return accum_value

reduce适合做累加求和，统计操作

map（）

功能：可以对多个序列的每个元素都执行相同的操作，并组成列表返回。

map(func,sequence [,sequence,...]) -> list

未完待续