一、zip它是Python的内建函数，(与序列有关的内建函数有：sorted()、reversed()、enumerate()、zip()),其中sorted()和zip()返回一个序列(列表)对象，reversed()、enumerate()返回一个迭代器(类似序列)
>>> name=('jack','man','sony','pcky')
>>> age=(2001,2003,2005,2000)
>>> for a,n in zip(name,age):
print a,n
输出：
jack 2001
man 2003
sony 2005
pcky 2000
定义：zip([seql, ...])接受一系列可迭代对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple（元组），然后返回由这些tuples组成的list（列表）。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同
>>> z1=[1,2,3]
>>> z2=[4,5,6]
>>> result=zip(z1,z2)
>>> result
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> z3=[4,5,6,7]
>>> result=zip(z1,z3)
>>> result
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
二、zip()配合*号操作符,可以将已经zip过的列表对象解压。
zip(*result)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]三、利用zip函数：
>>> a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> zip(*a)
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
>>> map(list,zip(*a))
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
zip函数接受任意多个序列作为参数，将所有序列按相同的索引组合成一个元素是各个序列合并成的tuple的新序列，新的序列的长度以参数中最短的序列为准。另外(*)操作符与zip函数配合可以实现与zip相反的功能，即将合并的序列拆成多个tuple。
①tuple的新序列
>>>>x=[1,2,3],y=['a','b','c']
>>>zip(x,y)
[(1,'a'),(2,'b'),(3,'c')]
②新的序列的长度以参数中最短的序列为准.
>>>>x=[1,2],y=['a','b','c']
>>>zip(x,y)
[(1,'a'),(2,'b')]
③(*)操作符与zip函数配合可以实现与zip相反的功能,即将合并的序列拆成多个tuple。
>>>>x=[1,2,3],y=['a','b','c']
>>>>zip(*zip(x,y))
[(1,2,3),('a','b','c')]
四、现在有两个列表，list1 = ['key1','key2','key3']和list2 = ['1','2','3']，把他们转为这样的字典：{'key1':'1','key2':'2','key3':'3'}
>>>list1 = ['key1','key2','key3']
>>>list2 = ['1','2','3']
>>>dict(zip(list1,list2))
五、map函数
map函数会根据提供的函数对指定序列做映射。
map函数的定义：
map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list
通过定义可以看到，这个函数的第一个参数是一个函数，剩下的参数是一个或多个序列，返回值是一个集合。
function可以理解为是一个一对一或多对一函数，map的作用是以参数序列中的每一个元素调用function函数，返回包含每次function函数返回值的list。
比如要对一个序列中的每个元素进行平方运算：
map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
返回结果为：
[1, 4, 9, 16, 25]
在参数存在多个序列时，会依次以每个序列中相同位置的元素做参数调用function函数。
比如要对两个序列中的元素依次求和。
map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
map返回的list中第一个元素为，参数序列1的第一个元素加参数序列2中的第一个元素(1 + 2)，
list中的第二个元素为，参数序列1中的第二个元素加参数序列2中的第二个元素(3 + 4)，
依次类推，最后的返回结果为：
[3, 7, 11, 15, 19]
要注意function函数的参数数量，要和map中提供的集合数量相匹配。
如果集合长度不相等，会以最小长度对所有集合进行截取。
当函数为None时，操作和zip相似：
map(None, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
返回结果为：
[(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8), (9, 10)]
六.filter函数
filter函数会对指定序列执行过滤操作。
filter函数的定义：
filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string
function是一个谓词函数，接受一个参数，返回布尔值True或False。
filter函数会对序列参数sequence中的每个元素调用function函数，最后返回的结果包含调用结果为True的元素。
返回值的类型和参数sequence的类型相同
比如返回序列中的所有偶数：
def is_even(x):
return x & 1 != 0
filter(is_even, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
返回结果为：
[1, 3, 5, 7, 9]
如果function参数为None，返回结果和sequence参数相同。
七.reduce函数
reduce函数，reduce函数会对参数序列中元素进行累积。
reduce函数的定义：
reduce(function, sequence[, initial]) -> value
function参数是一个有两个参数的函数，reduce依次从sequence中取一个元素，和上一次调用function的结果做参数再次调用function。
第一次调用function时，如果提供initial参数，会以sequence中的第一个元素和initial作为参数调用function，否则会以序列sequence中的前两个元素做参数调用function。
reduce(lambda x, y: x + y, [2, 3, 4, 5, 6], 1)
结果为21( (((((1+2)+3)+4)+5)+6) )
reduce(lambda x, y: x + y, [2, 3, 4, 5, 6])
结果为20
