Python 内置函数 lambda、filter、map、reduce

时间：2021-08-08 03:08:32

Python 内置了一些比较特殊且实用的函数，使用这些能使你的代码简洁而易读。

　　下面对 Python 的 lambda、filter、map、reduce 进行初步的学习。reduce 仅提一下，递归的方法建议用循环替代。

 

　　lambda 匿名函数

　　　　lambda语句中，冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的返回值。

　　　　lambda语句构建的其实是一个函数对象，参考下例来感受下 lambda 匿名函数：

'''lambda'''
def f(i):             # 用户自定义返回平方数
    return i*i
def f2(x,y):
    return x+y

print(f(3))
print(f2(2,3))

g = lambda x : x*x    # lambda 匿名函数
g2 = lambda x2,y2 : x2+y2

print(g(3))
print(g2(2,3))

lambda 函数和普通的函数相比，就是省去了函数名称，同时这样的匿名函数，不能共享在别的地方调用，也有很多别的方法能够代替lambda。

那是否 lambda 就没有必要了呢？ 感觉上，lambda 还是有以下优势的：

　　　　　　1. 省去定义函数的过程，快速定义单行的最小函数，让代码更加精简

　　　　　　2. 不需要复用的函数，无须定义函数名称

　　　　　　3. 和 filter map reduce 结合使用

lambda 类似于C语言中的宏，是从LISP借用来的；C#3.0开始，也有类似的表达式，关键字是=>，参考如下： 

var array = new int[] {2, 3, 5, 7, 9};
var result = array.Where(n => n > 3);      // [5, 6, 9]

filter 函数

　　　　filter 函数会对指定序列执行过滤操作，filter(function or None, sequence) -> filter object (list, tuple, or string in 2.x)
　　　　filter 函数会对序列参数 sequence 中的每个元素调用 function 函数，最后返回的结果包含调用结果为True的元素

　　　　注意：3.x 返回的是一个filter object （后续的函数map也是返回object），要加上list()等类型转换；而之前 2.x 版本的返回值类型和参数sequence的类型相同

'''filter'''
def is_Even(i):
    if(i%2==0):
        return True
    else:
        return False

l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
l = filter(is_Even, l)
print(l)                                  # 3.x 返回的是对象 filter object
l = list(l)                               # 3.x 须做类型转换
print(l)

l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
l = list(filter(lambda x : x%2==0, l))    # 结合lambda
print(l)

　map 函数

　　　　map 函数会对指定序列做映射操作，map(function or None, sequence) ->  map object (list, tuple, or string in 2.x)

　　　　map 函数会对序列参数 sequence 中的每个元素调用 function 函数，返回的结果为每一个元素调用function函数的返回值

'''map'''
def sqr(i):
    return i**2
l = [1,2,3]
l = map(sqr,l)
print(l)                                     # 3.x 返回的是对象 map object
l = list(l)
print(l)

l = [1,2,3]
l = list(map(lambda x : x**2, l))            # 结合lambda
print(l)

reduce 函数

　　　　注意：reduce 函数在 3.x 版本不是内建函数了，reduce()函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在fucntools模块里，用的话要 先引入

　　　　 from functools import reduce 

　　　　reduce 函数会对指定序列做迭代操作，reduce(function, sequence[, initial]) -> value

　　　　reduce 函数中的function参数是一个有两个参数的函数，reduce依次从 sequence 中取一个元素，和上一次调用 function 的结果做参数再次调用function。

'''reduce'''
from functools import reduce                # 3.x 版本须引入
def sum(x,y):
    return x+y
l = [1,2,3,4,5,6]
l = reduce(sum,l)
print(l)

l = [1,2,3,4,5,6]
l = reduce(lambda x,y:x+y,l)                # 结合lambda
print(l)
help(reduce)

转自：http://www.cnblogs.com/feeland/p/4394492.html




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