map, reduce和filter（函式式程式設計）

# map可以用於對可遍歷結構的每個元素執行同樣的操作，批量操作：

map(lambda x: x**2, [1, 2, 3, 4])                 # [1, 4, 9, 16]
map(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3], [5, 6, 7])     # [6, 8, 10]
# 在python3種輸出上述結果
result1=list(map(lambda x: x**2, [1, 2, 3, 4]) )                # [1, 4, 9, 16]
print(result1)
result2(map(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3], [5, 6, 7]))     # [6, 8, 10]
print(result2)
# reduce則是對可遍歷結構的元素按順序進行兩個輸入引數的操作
# 並且每次的結果儲存作為下次操作的第乙個輸入引數，還沒有遍歷的元素作為第二個輸入引數
# 這樣的結果就是把一串可遍歷的值，減少（reduce）成乙個物件
from functools import reduce
res=reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4])    # ((1+2)+3)+4=10
print(res)
# filter顧名思義，根據條件對可遍歷結構進行篩選
filter(lambda x: x % 2, [1, 2, 3, 4, 5])    # 篩選奇數，[1, 3, 5]

關於CATransition的filter屬性

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