Python中强大的函数: map()、filter() 和 reduce()

概述

Python 包含许多预定义的内置函数，最终用户可以通过简单地调用它们来使用它们。这些功能不仅使程序员的工作更轻松，而且有助于建立一个通用的编码环境。在本教程中，您将了解 Python 的三个最强大的函数：map()、filter() 和 reduce()。

函数式编程的三大支柱是 map、filter 和 reduce 函数。虽然 Python 不完全是一种函数式编程语言，但它确实有很多特性使它如此。本文讨论了 Python 中的 map、filter 和 reduce 函数，以及它们如何对应于函数式编程原则。

函数式编程

使用函数来定义计算的编程范式称为函数式编程。不可更改状态的概念是函数式编程的关键定义特征之一。

计算是通过命令式编程中的语句完成的，这可以说是您已经熟悉的最流行的编程范式。这些命令会影响变量的值，从而影响执行后的计算状态。例如，for 循环可以重复执行一条语句，每次更改变量的值，如下所示：

counter = 0
for i in range(10):
    counter += 1

在循环的每次迭代中，计数器的值每次增加 1 时，计算状态都会发生变化，使其更接近结束状态。

在我们讨论 Python 中的“map()”、“filter()”和“reduce()”函数的示例之前，我们需要了解另一个概念：高阶函数。

高阶函数

在函数式编程中，高阶函数是我们定义计算的主要工具。这些是将函数作为参数并返回函数作为结果的函数。Reduce()、map() 和 filter(