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python内建函数——map()、reduce()以及filt

python内建函数——map()、reduce()以及filt

作者: 铁匠一锤治百病 | 来源:发表于2018-02-10 15:28 被阅读57次

    写在前面:
    这是一篇个人学习笔记,帮助自己记住一些python的语言特性和使用技巧。希望通过笔记能帮助自己和他人快速掌握这些技巧。

    注意:本篇笔记是在python 3.6.1下完成的。python2与python3之间在语法上会有一些变化,具体变化可参考 python官方doc的 2to3

    下面是正文。

    1.map()

    格式:

    map(func, seq1[, seq2...])

    工作原理:func每次从各个seq中分别提取一个元素,处理它们将得到一个新的序列元素。最后,这些新的序列元素将组成新的序列,并作为结果返回这个序列。

    举个栗子:

    # 以下将输出 [3,4,5]
    print( list(map(lambda x : x + 3, [0, 1, 2])) )    # [3,4,5]
    
    # 等价于
    # 以下将输出 [3,4,5]
    print( [(x + 3) for x in range(3)] )    # [3,4,5]
    

    注意:
    tip1:当传入序列只有一个时(即只存在seq1时),map将遍历取到传入序列的每一个值;当传入序列存在多个的时候,将以最短的序列为循环终止的标志。

    # 一个seq。本例将输出 [0, 1, 0]
    print( list(map(lambda x : x%2, [0, 1, 2])) )    # [0, 1, 0]
    
    # 多个seq(此处为2个)。本例将输出 [0, 20]
    print( list(map(lambda x, y : x * y, [0, 1, 2], [10, 20])) )    # [0, 20]
    

    tip2:当func为 None时,map()函数会报错 'NoneType' Object is not callable。

    # 本例将报传递函数类型不能为None的错误
    print( list(map(None, [1, 2, 3], [10, 20, 30])) )
    

    tip3:map()返回的是一个序列,而非列表(list)。

    # 本例将输出被返回的map类型对象在内存中的地址
    print( map(lambda x, y : x + y, [0, 1, 2, 4], [1,2,10]))
    

    2.reduce()

    格式:

    reduce(func, seq[, init])

    工作原理:reduce函数的func,每次传入两个参数,返回一个结果。func的传入参数分别为:上次func计算的结果,以及seq序列中的一个元素。特别的,当没有传递init参数的情况下,func第一次计算时,先取seq序列的前两个元素;当传递init参数的情况下,init将作为func第一次计算时的一个参数,另一个参数是seq序列的第一个元素。

    工作原理(公式版):

    reduce(func, [1, 2], init) = func( func(init, 1), 2)
    reduce(func, [1, 2, 3]) = func( func(1, 2), 3)

    举个栗子

    # 本例将输出 4的阶乘的结果,即120
    print( reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4]) )    # 120
    
    # 本例将输出2倍 4的阶乘的结果,即240
    print( reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4]), 2 )    # 240
    

    注意:
    tip1: 使用reduce()函数,需要引入functools包

    from functools import reduce
    
    # 本例将输出 1-4 的自动求和结果
    print( reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4]) )    # 10
    

    3.filter()

    格式:

    filter(func, seq)

    工作原理:func函数讲seq的元素依次取出,每次取出一个元素,将满足条件的元素返回,放入返回序列中。即func是一个判别式,filter将保留满足判别式值为真的元素。

    举个栗子

    # 本例将输出 [4, 5]
    print( list(filter(lambda x: x > 3, [1, 2, 3, 4, 5])) )     # [4, 5]
    

    注意:
    tip1: filter()返回的对象类型是filter,需要列表类型要主动转换成list类型

    参考文献
    [1] Python函数式编程——map()、reduce(). http://www.pythoner.com/46.html
    [2] Python官方文档——2.x与3.x版本的编程接口变化. https://docs.python.org/2/library/2to3.html
    [3] Python几个内置函数之-filter,map,reduce. http://blog.csdn.net/shark0001/article/details/1363564

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