Python3中一些高阶函数map、reduce、filter详解及示例

  python中的map()函数是一个内置的高阶函数，一般用法是map(function, iterable)。需要传入一个函数，这个函数可以是内置的，也可以是自己定义，也可以是匿名函数即 lambda 。第二个参数是一个可迭代对象，如列表、字典字符串等。 map 函数返回的是一个map对象，也是一个可迭代对象，可以利用for循环迭代查看元素，也可以尝试 list() 将其转为列表对象操作，map形式： map(function, iterable, ...)

map用法

1.计算列表中所有数的平方

L1 = [1, 2, 3, 4]


# 计算某数的平方
def square(x):
    return x ** 2


square_result = map(square, L1)
print(list(square_result))

# 配合lambda最佳
square_result = map(lambda x: x ** 2, L1)
print(list(square_result))
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示例结果：

[1, 4, 9, 16]
[1, 4, 9, 16]
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2. 处理序列对象中的字符串

# 集中处理字符串开头和结尾的换行符和空格
S = [
    'I like Python\r',
    '\t\n      Python make me happy \n',
    ' without python, without living.'
]

NEW_S = list(map(lambda s: s.strip(), S))
print(NEW_S)
# 当然此例利用列表解析更加简洁：
NEW_S = [s.strip() for s in S]
print(NEW_S)
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示例结果：

['I like Python', 'Python make me happy', 'without python, without living.']
['I like Python', 'Python make me happy', 'without python, without living.']
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多参数传递

map也接受多个可迭代对象作为参数传递，若可迭代对象元素数量不一致则传递至元素数量最小的为止

# 两组数两两相加
L1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
L2 = [5, 4, 3, 2, 1]
sum_result = map(lambda x, y: x + y, L1, L2)
for one in sum_result:
    print(one)
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示例结果：

6
6
6
6
6
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reduce概述

reduce用于对可迭代对象中的元素进行累积操作，reduce接受两个参数，一个是函数 f(x, y) 参数（该函数必须有两个参数），另一个是可迭代对象。reduce行为是先将可迭代对象的前两个元素传入 f(x, y) 中，然后不断将 f(x, y) 的返回值再次和下一个迭代对象传入 f(x, y) ，直到迭代完迭代对象中的元素，并返回最终的 f(x, y) 的返回值。reduce形式： reduce(function, iterable[, initializer])

reduce用法

在 Python 3 中，reduce() 函数已经被从全局名字空间里移除了，它现在被放置在 functools 模块里，如果想要使用它，则需要通过引入 functools 模块来调用 reduce() 函数。

from functools import reduce
L = [1,2,3,4,5]
sum_results = reduce(lambda x,y: x + y, L) 
print(sum_results)
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示例结果：

15
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上例即我们通过 reduce 高阶函数完成了对列表中五个数的累加过程。

filter概述

filter用于过滤筛选可迭代对象中的元素，如果符合条件则返回对应的元素序列（类型为 filter ），filter接受两个参数，一个是函数用于筛选元素，返回值为 True 或 Flase ，另一个是可迭代对象。