Python函数式编程，map/reduce,filter和sorted

什么是函数式编程？

与面向对象编程（Object-oriented programming）和过程式编程（Procedural programming）并列的编程范式。
最主要的特征是，函数是第一等公民，可以定义在函数内外，作为函数参数或返回值，函数的组合。
强调将计算过程分解成可复用的函数，典型例子就是map方法和reduce方法组合而成 MapReduce 算法。
只有纯的、没有副作用的函数，才是合格的函数。

函数式编程与命令式编程最大的不同其实在于：

函数式编程关心数据的映射，命令式编程关心解决问题的步骤。

所以函数式编程最重要的是数据的映射，要用数学的思维去解决问题，而不是计算机指令。

map/reduce

map()函数接受一个函数，一个或多个可迭代对象,函数作用于迭代对象的每一个元素上并以迭代器返回。

def abs(x):

        if x > 0:

                 return x

        return -x
#map()返回迭代器，惰性，需要list转化一下

a = list(map(abs,[-1,-6,7,10]))

>>>a

[1,6,7,10]

####求两个list元素的对应乘积返回list
 def sub(x,y): 
　　　　　　return x * y 
 a = list(map(sub,[1,2,3],[4,5,6])) 
 >>>a 
 [4,10,18]

reduce

Python3已经将reduce()从全局移除，要使用需要从函数与工具导入

>>>from functools import reduce

reduce函数接受的函数必须有两个参数，另一个为list或tuple

从元素开始取两个元素做积累运算

from funtools import reduce

def add(x,y):

    return x + y

a = reduce(add,[1,2,3,4,5])

>>>a

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还可以将list或者tuple转化为整数

from functools import reduce

def tra(x,y):

    return x*10 + y

a = reduce(tra,(1,2,3,4,5))

>>>a

12345

map()和reduce()配合使用

from functools import reduce

def sq(x):

    return x * x 

def add(y,z):

    return y + z

a = reduce(add,map(sq,[1,2,3]))

>>>a

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filter过滤器

filter()接受一个函数，一个序列，函数依次作用在每个元素上，保留Ture丢弃FALSE

###只保留正数
def filt(x):

    if x > 0:

            return x

#filter返回迭代器，惰性，需要list转换一下

a = list(map(filt,[-1,-2,3,4]))

>>>a

[3,4]

sorted

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

sorted()函数也是一个高阶函数，key可以接受一个函数作用在每个元素上返回

sorted([2,4,1,3,7])

[1,2,3,4,7]

#key接受函数

>>>sorted([1,-5,3,-6],key=abs)

[-6,-5,1,3]

#可以传入第三参数reverse=Ture，默认正序为FALSE实现倒序排序
>>>sorted([1,3,5,7,9]reverse=Ture)
[9,7,5,3,1]

######sort函数
a = [1,0,3,5,4]
a.sort()
>>>print(a)
[0,1,3,4,5]
#倒序
a = [1,0,3,5,4]
a.sort(reverse = True)
>>>print(a)
[5,4,3,1,0]
如果需要一个list副本，不要使用赋值方法，这样得到的副本还是原来的list，在内存中指向同一个地址
要使用切片操作，才能得到新的副本

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Python函数式编程，map/reduce,filter和sorted

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