Python内置的高阶映射和过滤函数是一种功能强大的工具，可以快速高效地进行数据处理和筛选。本篇文章将详细讲解 Python 高阶映射和过滤函数的使用方法，包括map()、filter()、reduce()三个函数。
map()函数
map()函数是Python内置的一种“映射”函数，可以对一个序列中的每个元素执行同一个操作，从而得到一个新的序列，格式如下：
map(function, iterable, ...)
其中，function是一个函数，iterable是一个可迭代对象。该函数会将iterable中的每个元素作为参数传递给function进行处理，返回一个新的可迭代对象。
示例1：将列表中的每个元素都乘以2：
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result_lst = list(map(lambda x: x*2, lst))
print(result_lst)
输出结果为：
[2, 4, 6, 8, 10]
示例2：将字符串列表中的每个字符串首字母变为大写：
lst = ['hello', 'world', 'python']
result_lst = list(map(str.capitalize, lst))
print(result_lst)
输出结果为：
['Hello', 'World', 'Python']
filter()函数
filter()函数是Python内置的一种“过滤”函数，可以对一个序列中的元素进行筛选，从而得到一个新的序列，格式如下：
filter(function, iterable)
其中，function是一个函数，iterable是一个可迭代对象。该函数会将iterable中的每个元素作为参数传递给function进行处理，返回值为True的元素留下来，组成一个新的可迭代对象。
示例1：筛选出列表中所有的偶数：
lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
result_lst = list(filter(lambda x: x%2 == 0, lst))
print(result_lst)
输出结果为：
[2, 4, 6, 8, 10]
示例2：筛选出数字字符串列表中所有能被3整除的元素：
lst = ['3', '6', '9', '12', '15']
result_lst = list(filter(lambda x: int(x)%3 == 0, lst))
print(result_lst)
输出结果为：
['3', '6', '9', '12', '15']
reduce()函数
reduce()函数是Python内置的一种“归约”函数，可以对一个序列中的元素进行缩减操作，从而得到一个单一的结果，格式如下：
reduce(function, iterable[, initializer])
其中，function是一个函数，iterable是一个可迭代对象。函数function必须有两个参数，每次将iterable中的两个元素传入function进行处理，返回一个结果，该结果会继续与下一个元素传入function进行处理，直到处理完iterable中的所有元素，得到最终的结果。
示例1：计算列表中所有元素的和：
from functools import reduce
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = reduce(lambda x, y: x+y, lst)
print(result)
输出结果为：
15
示例2：将字符串列表中所有字符串拼接成一个大字符串：
from functools import reduce
lst = ['hello', 'world', 'python']
result = reduce(lambda x, y: x+y, lst)
print(result)
输出结果为：
helloworldpython
以上就是Python高阶映射和过滤函数的详细攻略，包括map()、filter()、reduce()三个函数的使用方法和示例。这些函数是Python中处理和筛选数据时非常实用的工具，掌握它们可以让我们的代码更加简洁高效。