1. filter(function, iterable)

过滤器，过滤掉不满足函数 function 的元素，重新返回一个新的迭代器。

其中 function 函数的第一个参数是可迭代对象 iterable 中的一个元素，也就是说函数 function 依次接收 iterable 可迭代对象的每一个元素，并判断每一个元素是否符合 function 的条件。

In [29]: a = [1,2,3,4,5]In [30]: def fun(a):...:     ret = []...:     if a > 3:...:        ret.append(a)...:     return ret...:     In [31]: for i in filter(fun, a):...:     print(i)...:
4
5In [32]: list(filter(fun, a))
Out[32]: [4, 5]

2. map(function, iterable, …)

它将 function 映射于 iterable 中的每一项，并返回一个新的迭代器。

In [33]: a = [1,2,3,4,5]In [34]: map(lambda x: x*2, a)
Out[34]: <map at 0x843d400>In [35]: ret = map(lambda x: x*2, a)In [37]: list(ret)
Out[37]: [2, 4, 6, 8, 10]

同时我们， map 函数支持传入多个可迭代对象。当传入多个可迭代对象时，输出元素个数等于较短序列长度。

如下，传入两个列表， function 就需要接受两个参数，取值分别对应第一、第二个列表中的元素。找到同时满足第一个列表的元素为奇数，第二个列表对应位置的元素为偶数的元素。

In [38]: xy = map(lambda x,y: x%2==1 and y%2==0, [1,3,2,4,1],[3,2,1,2])In [39]: for i in xy:...:     print(i)...:
False
True
False
False

In [40]: a = [1,2,3,4,5]In [41]: b = [10,11]In [42]: ret = map(lambda i,j: i+j, a, b)In [43]: list(ret)
Out[43]: [11, 13]

3. reduce(function, iterable[, initializer])

reduce 函数在 Python 3 中位于 functools 模块中，使用前需要先导入。

reduce 函数中第一个参数是函数 function 。 function 函数，参数个数必须为 2，是可迭代对象 iterable 内的连续两项。它的计算过程是依次将 iterable 2 个元素为单位传递给 function 。

In [45]: from functools import reduceIn [46]: reduce(lambda x,y: x+y,list(range(5)))
Out[46]: 10

即它的计算结果是 0+1+2+3+4=10

4. reversed(seq)

重新生成一个反向迭代器，对输入的序列实现反转。注意：它会返回一个新的迭代序列。

In [47]: a = [1,2,3,4,5]In [48]: ret = reversed(a)In [49]: ret
Out[49]: <list_reverseiterator at 0x8940f60>In [50]: list(ret)
Out[50]: [5, 4, 3, 2, 1]

5. sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)

实现对可迭代对象的排序， key 参数和 reverse 参数必须为关键字参数，都可省略。

In [51]: a = [3,1,2,5,4]In [52]: ret = sorted(a, reverse=True)In [53]: ret
Out[53]: [5, 4, 3, 2, 1]In [54]: ret = sorted(a, reverse=False)In [55]: ret
Out[55]: [1, 2, 3, 4, 5]

可迭代对象的元素也是一个复合对象，如为字典。依据依据为字典键的值， sorted 的 key 函数就会被用到。

In [62]: d = [{'a':111, 'b':222, 'c':333}, {'a':11, 'b':22, 'c':33}, {'a':1, 'b':2, 'c':3}]In [63]: sorted(d,key=lambda x:x['a'])
Out[63]:
[{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3},{'a': 11, 'b': 22, 'c': 33},{'a': 111, 'b': 222, 'c': 333}]

6. 迭代器函数 iter(object[, sentinel])

返回一个严格意义上的可迭代对象，其中，参数 sentinel 可有可无。

In [64]: a = [1,2,3]In [65]: ret = iter(a)In [66]: ret
Out[66]: <list_iterator at 0x7feba20>In [67]: ret.__next__()
Out[67]: 1In [68]: ret.__next__()
Out[68]: 2In [69]: ret.__next__()
Out[69]: 3In [70]: ret.__next__()
---------------------------------------------------------------------------
StopIteration                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-70-6685d4123b21> in <module>
----> 1 ret.__next__()StopIteration: In [71]: for i in ret:...:     print(i)...:     In [72]:

可以看到最后 for i in ret 中已经没有元素可进行迭代，所以 print(i) 不会有值再打印。

只要 iterable 对象支持可迭代协议，即自定义了 __iter__ 函数，便都能配合 for 依次迭代输出其元素。

In [73]: class Iter(object):...:     def __init__(self):...:         self._list = [1,2,3]...:     def __iter__(self):...:         print("enter __iter__")...:         return iter(self._list)...:         In [74]: m = Iter()In [77]: for i in m:...:     print(i)...:
enter __iter__
1
2
3In [78]:

如果在 Iter 类中不使用 iter(self._list) 则会有如下错误：

In [78]: class Iter(object):...:     def __init__(self):...:         self._list = [1,2,3]...:     def __iter__(self):...:         print("enter __iter__")...:         return self._list...:         In [79]: m = Iter()In [80]: for i in m:...:     print(i)...:
enter __iter__
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-80-9cd7b7f0b3b5> in <module>
----> 1 for i in m:2     print(i)3 TypeError: iter() returned non-iterator of type 'list'

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