python 函数式编程之lambda( ), map( ), reduce( ), filter( )

时间:2022-04-01 02:42:07

lambda( ), map( ), reduce( ), filter( )

1. lambda( )主要用于“行内函数”:

1 f = lambda x : x + 2 #定义函数f(x)=x+2
2 g = lambda x,y: x+y #定义函数f(x,y)=x+y

2. 列表解析:可以简化代码

1 a = [1,2,3]
2 b =[]
3 for i in a:
4     b.append(i+2)
5     
6 #使用列表解析完成上述功能:
7 a = [1,2,3]
8 b = [i+2 for i in a]

3. map( ): 以下例子分别完成f(x)=x+2,  f(x,y)=x*x*x+y

1 #使用map完成上述功能:
2 a = [1,2,3]
3 #c = map(function, sequence)
4 c = map(lambda x:x+2, a)
1 a = [1,2,3]
2 b = [1,1,1]
3 #c = map(function, sequence)
4 #map()函数可接受多参数
5 c = map(lambda x,y: x**3 +y , a,b)

“列表解析”本质上还是for命令,python的for命令效率并不高。map( )函数实现了相同的功能,并且效率更高。

4. reduce( ):

map( )函数是逐一遍历, reduce( )函数是递归遍历

1 # 完成一个求n以内阶乘的函数:1*2*3*4*5* ……n
2 a = lambda x,y : x*y
3 #reduce(function, sequence)
4 b = reduce(a, range(1,n+1))

5. filter( ): 过滤

1 #filter(function_or_None, sequence)
2 a = filter(lambda x: x>5 and x<8, range(10))
3 #列表解析式完成:
4 b = [x for x in range(10) if x>5 and x<8]