1. Función map()

Aplica una operación específica a cada elemento de uno o más iterables, devolviendo un iterador con los resultados transformados.

map(operación, iterable, ...)- operación: una función que define la transformación a aplicar.

• iterable: uno o más objetos iterables, como listas o tuplas.
• Retorna un iterador que produce los elementos transformados.

Ejemplo 1: Incrementar valores en una lista

# Transformar cada sumando sumando 10
valores = [5, 10, 15, 20]
transformados = map(lambda elemento: elemento + 10, valores)
print(list(transformados))  # Salida: [15, 20, 25, 30]

Ejemplo 2: Combinar dos listas mediante multiplicación

# Multiplicar elementos correspondientes de dos secuencias
secuencia_a = [3, 6, 9]
secuencia_b = [2, 4, 6]
resultado = map(lambda x, y: x * y, secuencia_a, secuencia_b)
print(list(resultado))  # Salida: [6, 24, 54]

2. Función reduce()

Realiza una operación acumulativa sobre los elementos de un itearble, reduciendo la secuencia a un solo valor. Pertenece al módulo functools.

from functools import reduce
reduce(operación, iterable, semilla=None)- operación: función que combina dos argumentos y devuelve un resultado intermedio.

• iterable: colección de elementos a procesar.
• semilla: valor inicial opcional para la acumulación.
• Retorna el valor final acumulado.

El proceso implica aplicar la función repetidamente, usando cada resultado junto con el siguiente elemento del iterable.

Ejemplo 1: Sumar todos los elementos de una lista

from functools import reduce

# Acumular la suma total
numeros_lista = [1, 2, 3, 4]
suma_total = reduce(lambda a, b: a + b, numeros_lista)
print(suma_total)  # Salida: 10

Ejemplo 2: Calcular producto con valor inicial

from functools import reduce

# Producto acumulado con semilla 1
datos_numericos = [2, 3, 4]
producto_acumulado = reduce(lambda x, y: x * y, datos_numericos, 1)
print(producto_acumulado)  # Salida: 24

3. Función filter()

Selecciona elementos de un iterable que cumplen una condición booleana, devolviendo un iterador con los elementos filtrados.

filter(condición, iterable)- condición: función que devuelve True o False para cada elemento.

• iterable: fuente de datos a filtrar.
• Retorna un iterador con los elementos que pasan la condición.

Ejemplo 1: Extraer números impares de una secuencia

# Filtrar elementos impares
conjunto_numeros = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
seleccion_impares = filter(lambda numero: numero % 2 != 0, conjunto_numeros)
print(list(seleccion_impares))  # Salida: [1, 3, 5]

Ejemplo 2: Seleccionar palabras que comienzan con vocal

# Filtrar palabras por prefijo
lista_palabras = ["sol", "luna", "estrella", "aire", "cielo"]
palabras_vocal = filter(lambda palabra: palabra[0] in 'aeiou', lista_palabras)
print(list(palabras_vocal))  # Salida: ['estrella', 'aire']

4. Función sorted()

Ordena los elementos de un iterable y devuelve una nueva lista ordenada, sin modificar el original.

sorted(iterable, clave=None, descendente=False)- iterable: datos a ordenar.

• clave: función que extrae la clave de ordenación de cada elemento.
• descendente: bandera booleana para ordenar de mayor a menor.
• Retorna una lista con los elementos ordenados.

Ejemplo 1: Ordenar números en sentido inverso

# Ordenar de mayor a menor
valores_ordenar = [5, 2, 8, 1, 9]
orden_inverso = sorted(valores_ordenar, reverse=True)
print(orden_inverso)  # Salida: [9, 8, 5, 2, 1]

Ejemplo 2: Ordenar palabras por longitud

# Usar clave personalizada para longitud
terminos = ["sol", "luna", "estrella", "cielo"]
orden_por_longitud = sorted(terminos, key=lambda texto: len(texto))
print(orden_por_longitud)  # Salida: ['sol', 'cielo', 'luna', 'estrella']

Ejemplo 3: Ordenar diccionarios por un atributo

registros = [
  {"nombre": "Ana", "edad": 25},
  {"nombre": "Luis", "edad": 30},
  {"nombre": "María", "edad": 28}
]

# Ordenar por edad ascendente
orden_edad = sorted(registros, key=lambda item: item["edad"])
print(orden_edad)  # Salida: [{'nombre': 'Ana', 'edad': 25}, {'nombre': 'María', 'edad': 28}, {'nombre': 'Luis', 'edad': 30}]

Tabla Comparativa de Funcinoes