1.从参数方面来讲:

map()函数:

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map()包含两个参数,第一个是参数是一个函数,第二个是序列(列表或元组)。其中,函数(即map的第一个参数位置的函数)可以接收一个或多个参数。

reduce()函数:

reduce() 第一个参数是函数,第二个是 序列(列表或元组)。但是,其函数必须接收两个参数。

2.从对传进去的数值作用来讲:

map()是将传入的函数依次作用到序列的每个元素,每个元素都是独自被函数“作用”一次;(请看下面的栗子)

reduce()是将传人的函数作用在序列的第一个元素得到结果后,把这个结果继续与下一个元素作用(累积计算),

最终结果是所有的元素相互作用的结果。(请看下面的栗子)

举个栗子:

map()函数:

# 传入一个参数 
def one_p(x): 
    return x * x 
print 'map1.1:', map(one_p, range(1, 5))  
#结果:map1.1: [1, 4, 9, 16] 
print 'map1.2:', map(one_p, [1, 2, 3, 4, 5, 6]) 
#结果:map1.2: [1, 4, 9, 16, 25, 36] 
   
# 传入多个参数 
a = [1, 2, 3, 4, 5] 
b = [1, 1, 6, 2, 3] 
c = [1, 2, 3, 4, 5] 
s = map(lambda (x, y, z): x * y * z, zip(a, b, c)) 
print 'map2:', s 
#结果:map2: [1, 4, 54, 32, 75]

  

第二个例子是111,212,363,424,535然后组成的列表

reduce()函数:

r1 = reduce(lambda x, y: x * y, (2, 2, 6, 2))  # 运算过程:(((2*2)*6)*2) 
r2 = reduce(lambda x, y: x * y, (2, 2, 6), 2)  # 运算过程:(((2*2)*6)*2)
   
print 'r1:', r1  # 结果:r1: 48 
print 'r2:', r2  # 结果:r2: 48