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函数式编程 map,reduce,filter,lambda

发布时间:2020-06-27 17:19:01 来源:网络 阅读:1591 作者:io123 栏目:开发技术

原型:map(function, sequence),作用是将一个列表映射到另一个列表


map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,

map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回。


def f(x):

    y = x * x

    return y



r = map(f, range(10))

print(r)

print(list(r))

print(list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])))



原型:reduce(function, sequence, startValue),作用是将一个列表归纳为一个输出


reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,这个函数必须接收两个参数,

reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:


reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)


from functools import reduce

def add(x, y):

    z = x + y

    print("{0}+{1}={2}".format(x, y, z))

    return z


print(reduce(add, range(10)))



原型:filter(function, sequence),作用是按照所定义的函数过滤掉列表中的一些元素,

使用方法:


def f2(x):


    return x%2 != 0


list(filter(f2, range(10)))


Out[3]: [1, 3, 5, 7, 9]


记住:这里的function必须返回布尔值。



原型:lambda <参数>: 函数体,隐函数,定义一些简单的操作,

使用方法:


f3 = lambda x: x**2


f3(2)


Out[10]: 4


还可以结合map、reduce、filter来使用,如:


list(map(f3,range(10)))


Out[11]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]


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