1、对可迭代函数'iterable'中的每一个元素应用‘function’方法，将结果作为list返回。
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来个例子：
def add100(x):
... return x+100
...
hh = [11,22,33]
map(add100,hh)
[111, 122, 133]
就像文档中说的：对hh中的元素做了add100，返回了结果的list。
2、如果给出了额外的可迭代参数，则对每个可迭代参数中的元素‘并行’的应用‘function’。（翻译的不好，这里的关键是‘并行’）
def abc(a, b, c):
... return a*10000 + b*100 + c
...
list1 = [11,22,33]
list2 = [44,55,66]
list3 = [77,88,99]
map(abc,list1,list2,list3)
[114477, 225588, 336699]
看到并行的效果了吧！在每个list中，取出了下标相同的元素，执行了abc()。
3、如果'function'给出的是‘None’，自动假定一个‘identity’函数（这个‘identity’不知道怎么解释，看例子吧）
list1 = [11,22,33]
map(None,list1)
[11, 22, 33]
list1 = [11,22,33]
list2 = [44,55,66]
list3 = [77,88,99]
map(None,list1,list2,list3)
[(11, 44, 77), (22, 55, 88), (33, 66, 99)]
1、高阶函数
变量可以指向函数，函数的参数可以接收变量，那么函数可以接收另一个函数作为参数，这种函数称为高阶函数。
(1)把函数作为实参
(2)把函数作为返回值
2、系统的内置高阶函数
(1)map函数：接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并且把结果作为新的列表返回
(2)reduce函数：把一个函数作用到一个序列上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算
(3)filter函数：也接收一个函数和一个序列，和map函数不同的是，filter函数把传入的函数依次作用于每个元素，然后返回返回值是True的元素
(4)sorted函数：排序函数
把用户名按照首字母不区分大小写排序
(5)sorted()函数按照关键字排序
关键字：商品个数
(6)sorted()函数按照关键字排序，用键值来查找
(7)lambda匿名函数：有时候传参数时不需要显示自定义的函数，直接传入匿名函数更方便；冒号前面的x,y表示函数参数，匿名函数不需要担心函数名的冲突，匿名函数也是一个函数对象，可以把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用函数，匿名函数也可以作为返回值返回
3、高阶函数的应用：
(1)sorted函数：
(2)sorted函数默认是从小到大排序
4、装饰器
装饰器就是用来装饰函数的：想要增加原有函数的功能，但是不希望修改原有函数的定义，在代码运行期间动态增加功能的方式
(1)此装饰器的功能：计算函数的运行时间
import functools
@functools.wraps(f) ##保留原有函数的属性
运行结果：
(2)此装饰器的功能：用户登录认证
运行结果：
(3)此装饰器的功能：认证用户的同时，显示用户的转账金额
import inspect
inspect.getcallargs()将传的参数封装为一个字典，字典的key值是形式参数，value值是实参
(4)此装饰器的功能：确保收到的每个参数都是整数，是整数就求和，否则抛出错误
(5)此装饰器的功能：给装饰器传参数，是整数和浮点数就求和
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这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。
filter 函数原型如下：
第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。
简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。
返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。
map 函数原型如下：
该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：
上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。
map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。
map 函数解决的问题：
reduce 函数原型如下：
第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。
测试代码如下：
最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。
简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。
zip 函数原型如下：
zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。
测试代码如下：
展示如何利用 * 操作符：
输出结果如下：
简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。
enumerate 函数原型如下：
参数说明：
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
测试代码如下：
返回结果为： 。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册
map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。 扩展资料
map() 函数语法：
map(function, iterable, ...)；
参数：
function -- 函数；
iterable -- 一个或多个序列
不知道你的dataSet 是什么数据，是否是从数据库取出来的结果游标，
如果是的 那么dataSet 只能用一次，用空之后它就为空了
检测方法
D = map(set,dataSet)
print dataSet #看看这里的 dataSet 是否为空了
如果是以上说的情况 很容易解决
操作之前 给 给个变量 接纳一哈 这个结果集
tmp = dateSet
D = map(set,tmp)
print len(list(D))
print len(list(D))
map函数的用法如下：
map(func, lst) ，将传⼊的函数变量 func 作⽤到 lst 变量的每个元素中，并将结果组成新的列表 (Python2)/ 迭代器(Python3) 返回。
注意：
map()返回的是一个迭代器，直接打印map()的结果是返回的一个对象。
map函数示例代码：
lst = ['1', '2', '3', '4', '5', '6']
print(lst)
lst_int = map(lambda x: int(x), lst)
# print(list(lst_int))
for i in lst_int:
print(i, end=' ')
print()
print(list(lst_int))
