1.从参数方面来讲：

• map()函数：

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

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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]

• 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)  #<span >运算过程：(((2*2)*6)*2)</span>  
  
print 'r1:', r1  # 结果：r1: 48  
print 'r2:', r2  # 结果：r2: 48