python中的map,filter,reduce,lambda

Python 内置了一些非常有趣但非常有用的函数，充分体现了Python的语言魅力！

filter(function, sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple（取决于sequence的类型）返回：

>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0
    >>> filter(f, range(2, 25))
[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]

>>> def f(x): return x != 'a'
>>> filter(f, "abcdef")
'bcdef'

map(function, sequence) ：对sequence中的item依次执行function(item)，见执行结果组成一个List返回：

>>> def cube(x): return x*x*x
>>> map(cube, range(1, 11))
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]

>>> def cube(x) : return x + x
...
>>> map(cube , "abcde")
['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee']

另外map也支持多个sequence，这就要求function也支持相应数量的参数输入：

>>> def add(x, y): return x+y
>>> map(add, range(8), range(8))
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

reduce(function, sequence, starting_value)：对sequence中的item顺序迭代调用function，如果有starting_value，还可以作为初始值调用，例如可以用来对List求和：

>>> def add(x,y): return x + y
>>> reduce(add, range(1, 11))
55 （注：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10）

>>> reduce(add, range(1, 11), 20)
75 （注：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+20）

lambda：这是Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数，类似与C语言中的宏，这些叫做lambda的函数，是从LISP借用来的，可以用在任何需要函数的地方：
>>> g = lambda x: x * 2
>>> g(3)
6
>>> (lambda x: x * 2)(3)
6

 

 

 

python有几个内置的函数很有意 思：map/filter/reduce，都是对一个集合进行处理，filter很容易理解用于过滤，map用于映射，reduce用于归并. 是python列表方法的三架马车。

• filter() 函数:
  filter 函数的功能相当于过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素；返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列。
  
  >>> a = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ]
  >>> b= filter (lambda   x : x > 5 ,   a )
  >>> print   b
  >>> [ 6 , 7 ]
  
  如果filter参数值为None，就使用identity（）函数，list参数中所有为假的元 素都将被删除。如下所示：
  
  >>> a = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ]
  >>> b= filter (None ,   a )
  >>> print   b
  >>> [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ]
  
  
  
• map() 函数：

map函数func作用于给定序列的每个元素，并用一个列表来提供返回值。

>>> map (lambda   x : x + 3 ,   a )  #这里的a同上
>>> [ 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ]

#另一个例子
>>> a = [ 1 , 2 , 3 ]
>>> b= [ 4 , 5 , 6 ]
>>> map (lambda   x , y : x + y ,   a , b)
>>> [ 5 , 7 , 9 ]

• reduce() 函数：

reduce函数，func为二元函数，将func作用于seq序列的元素，每 次携带一对（先前的结果以及下一个序列的元素），连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上，最后减少我们的序列为一个单一的返回值。

>>> a   =   [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]
>>> reduce (lambda   x , y : x + y , a )
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