【第十章】高阶函数揭秘：map、filter、reduce 玩转数据流
前言
Python 作为一门多范式编程语言，函数式编程的支持非常友好。高阶函数 map、filter 和 reduce 是函数式编程中的三大法宝，能够帮助我们以优雅简洁的方式处理数据流。熟练掌握它们，能够大幅提升数据处理效率和代码可读性。
本文将深入解析这三个高阶函数的原理、使用方法及实战技巧，并配合丰富案例带你玩转数据流。
目录
1. 什么是高阶函数？
2. map()：数据变换的利器
2.1 基本用法
2.2 多个可迭代对象
3. filter()：数据筛选的利器
3.1 基本用法
3.2 函数参数为 None
4. reduce()：数据归约的利器
4.1 基本用法
4.2 初始化值
5. 高阶函数组合实战
5.1 案例：计算成绩大于60学生的总分
5.2 案例流程图
6. 性能与可读性分析
7. 常见坑及调试技巧
8. 总结与展望
9. 免责声明
1. 什么是高阶函数？
高阶函数 是指满足以下任一条件的函数：
-
接受一个或多个函数作为参数
-
返回一个函数作为结果
Python 中的 map、filter、reduce 都属于高阶函数，它们操作的是函数与数据的结合，实现“数据流”的优雅处理。
2. map()：数据变换的利器
2.1 基本用法
map(function, iterable, ...) 将 function 应用于 iterable（可迭代对象）中的每个元素，返回一个迭代器。
nums = [1, 2, 3, 4]
squared = map(lambda x: x**2, nums)
print(list(squared)) # [1, 4, 9, 16]
2.2 多个可迭代对象
map 支持多个可迭代对象作为参数，function 必须接受与可迭代对象数量相等的参数。
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
sum_result = map(lambda x, y: x + y, a, b)
print(list(sum_result)) # [5, 7, 9]
3. filter()：数据筛选的利器
3.1 基本用法
filter(function, iterable)