map，zip，reduce，lambda函数学习笔记

上面4个函数，虽然都知道具体的含义，但是有时候很少会想起来用这几个函数。用的恰到好处的话，确实使代码看起来更简洁易懂。
如果有个列表字典
dic1 = [{'a':'A'},{'b':'B'},{'d':'D'},{'c':'C'}]
想要把这个列表中的字典全部合并的话，可以用以下代码实现

b = dic1[0]
for i in range(1,4):
b = dict(b,**dic1[i])
----------------------------------
如果用reduce,map和lambda函数结合就更简洁了
dic = {}
for i in map(lambda x:dic.update(x),dic1):
print(dic)
out:
{'a': 'A'}
{'a': 'A', 'b': 'B'}
{'a': 'A', 'b': 'B', 'd': 'D'}
{'a': 'A', 'b': 'B', 'd': 'D', 'c': 'C'}

如果用reduce就更加简洁，
dic = OrderedDict()    #如果你想要输出是输入的顺序,字典是无序的，虽然上面的没有有序字典看似也是有序，但是我用不同的ide结果就是不同
reduce(lambda x,y:dic.update(y),dic1,{})   #from functools import reduce
out ：
dic = {'a': 'A', 'b': 'B', 'd': 'D', 'c': 'C'}

map(lambda x:dic.update(x),dic1)

reduce和map函数接收的参数比较相似，接收一个函数和一个列表（reduce可以有第3个参数作为计算的初始的值，如果没有，就以list中的中的第一个元素作为x）。下面把reduce拆解就能明白了。
reduce(lambda x,y:dic.update(y),dic1,{})
==>
lambda x,y:dic.update(y)  其实就等于
def fun(x,y):
return dic.update(y),x
所以，第一步执行x = {},y = dic1[0]代入到 fun({},dic1[0]) ，dic 就变成 {'a': 'A'}，然后在fun（fun（{},dic1[0]）,dic1[1]）,一直计算到最后一个
#reduce( func, [1, 2,3] ) = func( func(1, 2), 3)