Python 之高阶函数(map/reduce/sorted/f

1.map : map(func, Iterable) map 接受两个参数，一个是函数一个是Iterable，map将Iterable 的每个元素赋值到函数上并返回一个新的Iterable。
例如：#定义一个函数 可以是任意个复杂的函数
def f(x):
return 2 * x - 1
r = map(f, range(1, 11))
list1 = list(r)
print(list1)#[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

2.reduce：reduce(func,list) reduce接受两个参数，一个函数，一个序列，reduce将list的元素和函数返回的结果继续做为函数的参数继续下去... 如下：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
例如：#定义一个函数
def add(x, y):
return x + y
sum = reduce(add, range(1, 101))
print(sum)#5050
例：
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
def char2num(s):
return DIGITS[s]
def str2int(s):
return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

3.sorted:sorted(list), sorted函数接受一个list，将list进行排序
例如：sorted([2, 1, 5, 8])#[1, 2, 5, 8]
sorted可以接受一个key函数来实现自定义的排序
例：sorted([-2, 1, 5, 8], key = abs) #[1, -2, 5, 8]

4.filter: filter(func, list) filter也是接受两个参数，一个函数和一个序列，filter将list的每个元素作为参数传入函数，然后根据结果是True还是False决定保留还是丢弃该元素。返回一个Iterable(惰性序列) 需要list转化为一个序列查看
例如：#创建一个函数
def is_char(s):
return isinstance(s, int)
list1 = list(filter(is_char, [1, '2', 3, '4', 5, '6']))
print(list1)#[1, 3, 5]

持续更新～🙈