Python 高阶函数：一文搞透 map()、reduce()、filter()

0. 写在前面

首先 要知道map()、reduce()、filter()属于高阶函数；
其次要知道它们属于函数式编程的范式；
最后来看一下它们具体的概念和用法。

若前两点有不明白的，可以看之前的文章：Python从基础到进阶——「函数&函数式编程」
下面开始直接上干货。

1. map

概念和代码

# map(function, iterable) -> iterator
# 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 map_fc(func, iter):
    '''
    这个函数只是为了下面的几行备注
    :param func: 函数（function），匿名函数在这里发挥了它的作用
    :param iter: 可迭代对象（iterable），所以不仅仅是列表
    :return: iterator（惰性序列），所以需用list转换为list类型
    '''
    return map(func, iter)


func = lambda x:x**2 - 1
iter = [1, 2] # 第二个参数是iterable，因此使用 range(1, 3)也是一样的

map_result = map_fc(func, iter)
print(map_result)
print(list(map_result))

结果：

<map object at 0x10e571208>
[0, 3]

注意事项：Python3 以后，返回值是iterator（惰性序列），所以需用list()将结果转换为list类型

本质理解

map(function, iterable) -> iterator

将函数作用于可迭代对象中的每一个元素。

2. reduce

概念和代码

# reduce(function, iterable) -> value
# reduce把一个函数作用在一个可迭代对象，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
from functools import reduce # 注意：reduce() 从python 3 开始移到了 functools 模块

def reduce_fc(func, iter):
    '''
    这个函数只是为了下面的几行备注
    :param fuc: 函数（function）
    :param iter: 可迭代对象（iterable）
    :return: value
    '''
    return reduce(func, iter)

func = lambda x, y:x+y
iter = [1, 1, 2, 2]

reduce_result = reduce_fc(func, iter)
print(reduce_result)

结果：

6

注意事项：返回值直接是value

本质理解

reduce(function, iterable) -> value

就是对一个序列的每个项迭代调用函数。首次执行如果没有指定则默认取第一个元素作为startValue，而第2个元素作为第二个参数，然后执行后的结果则作为下一次执行的第1个元素，以此类推

3. filter

概念和代码

# filter(function, iterable) -> iterator
# filter 将可迭代对象中的每一个元素，传递给函数进行判断，最后返回结果为True的元素组成的一个iterator
def filter_fc(func, iter):
    '''
    这个函数只是为了下面的几行备注
    :param func: 函数（function）
    :param iter: 可迭代对象（iterable）
    :return: iterator（惰性序列）
    '''
    return filter(func, iter)

func = lambda x: isinstance(x, str)
iter = [1, 'Robin', (2, 4)]

filter_result = filter_fc(func, iter)
print(filter_result)
print(list(filter_result))

结果：

<filter object at 0x10e5b0390>
['Robin']

注意事项：Python3 以后，返回值是iterator（惰性序列），所以需用list()将结果转换为list类型

本质理解

filter(function, iterable) -> iterator

返回经过函数判断结果为True的那些元素组成的iterator（删除了结果为False的那些元素）

4. 后续思考：why？

其实用一个循环也可以做的事情，为什么还要重新定义一个专门的函数？
——函数式编思维

更多参考：Python进阶：函数式编程(高阶函数，map,reduce,filter,sorted,返回函数,匿名函数,偏函数)…啊啊啊——写的很不错！