用map,filter和reduce来代替for循环

for循环会导致缩进，缩进会让代码冗长而丑陋，所以应该尽管少写for循环。而python中的map，filter和reduce可以在很多情况下替代for循环。

map是对序列每个元素执行某个函数，如果第一个函数参数为None，其效果相当于zip函数：

map(None, [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9])
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

zip([1,2,3], [4,5,6], [7,8,9])      
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

不同的是，序列长度不一致时，map和zip的处理方法不一样：

zip([1,2,3], [4,5,6], [7,8,9,10])
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

map(None, [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9,10])   
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9), (None, None, 10)]

第一个参数为函数时，序列对应元素依次为参数：

map(lambda x,y,z:x+y+z, [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9])      
[12, 15, 18]

filter就是依次判断是否为True，如果第一个参数为None时，就返回元素中被认为是True的元素：

filter(None, [True, False, 1, 0, 'abc', '', [1], []])
[True, 1, 'abc', [1]]

如果第一个参数不为None，就依次进行过滤：

filter(lambda x:1<x<10, [-10, 0, 1, 2, 8, 10, 11])  
[2, 8]

reduce就是对元素进行收缩处理，如下代码相当于sum(xrange(10))：

reduce(lambda x,y:x+y, xrange(10))
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更确切地讲，就是：

reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])

等价于：

((((1+2)+3)+4)+5)

reduce还有第三个参数，可以设置计算的初始值。