简述Python中filter、map、reduce函数

概述

map filter

python 3 中，map和filter返回生成器，因此他们的直接替代品是生成器表达式；
Python 2中，这两个函数返回的是列表，直接替代品是列表推导式；
filter是用于过滤的生成器函数，map是用于映射的生成器函数；即：
filter中的函数返回的是原可迭代对象进行筛选后的结果，map函数返回的是重新创建的新的可迭代对象。

reduce

Python 2 中，reduce是内置函数；
Python 3中，reduce放到了functools模块中了；
该函数最常用于求和，但Python2.3以后，求和来说，内置函数sum在可读性和性能方面更优。

filter(function, iterable)

function 函数名
iterable 可迭代对象

filter中的函数返回布尔值，可迭代对象通过迭代，将元素传入函数，通过函数返回的布尔值来判断该元素是保留还是丢弃。

In [178]: def a(item):
     ...:     return item - 2

In [179]: list(filter(a,range(5)))
Out[179]: [0, 1, 3, 4]

map(function,it1, ,[it2,…,itN])

function 函数名
it 可迭代对象

通过迭代，将元素传入函数，经过函数处理后，将函数的返回值放入到新的可迭代对象中；
调用map函数的结果是是重新创建并返回了新的可迭代对象;
map可以接收多个可迭代对象，如果传入n个，那么func必须可以接受n个参数，而且要并行处理各个可迭代对象。

python 2 中使用map函数效率低些，因为map函数要使用结果构建一个列表;
在Python 3 中，map函数是惰性的，它会创建一个生成器，按需产出结果，因此能节省内存。

In [172]: list(map(lambda x:x+5,range(5)))
Out[172]: [5, 6, 7, 8, 9]

In [171]: list(map(lambda x,y:x+y,range(5),range(5)))
Out[171]: [0, 2, 4, 6, 8]

reduce(function, iterable, [initial])

function 函数名
iterable 可迭代对象
initial 如果提供了initial，把它当做第一个元素传入

与map不同的是，reduce里的函数必须传入两个形参，并且会把上一个元素在函数执行的结果累积到下一个元素。

In [174]: from functools import reduce

In [176]: ret = reduce(lambda x,y:x+y,range(5))

In [177]: print(ret)
10


In [199]: ret2 = reduce(lambda x,y:x+y,range(5),10)

In [200]: print(ret2)
20

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