019-python函数式编程-三大基础函数

函数式编程的本质是通过函数处理数据，过滤、映射和聚合是处理数据的三大基本操作。
这三种操作python对应的基本函数：filter()，map()，reduce()

filter()

过滤操作使用filter() 函数，它可以对可迭代对象的元素进行过滤
filter(function, iterable)
其中参数 function 是一个函数，参数iterable是可迭代对象。filter函数调用时iterable会被遍历，它的元素被逐一传入function函数，function函数返回布尔值。 在function函数中编写过滤条件，结果为True的元素被保留，False的被过滤。

users = ['Tony', 'tom', 'Ben', 'Alex']
users_filter = filter(lambda u: u.startswith('T'), users)
print(list(users_filter))

['Tony', 'Tom']
<filter object at 0x0000022873498B50>

filter() 函数还不是一个列表，是一个filter对象，需要使用list()函数转换过滤之后的数据为列表。

num_list = range(1, 11)
num_filter = filter(lambda it: it % 2 == 0, num_list)
print(list(num_filter))

map()

映射操作使用 map() 函数，它可以对可迭代对象的元素进行变换
map(function, iterable)
其中参数 function 是一个函数，参数iterable是可迭代对象。map函数调用时iterable会被遍历，它的元素被逐一传入function函数，在function函数中对元素进行变换。

users = ['Tony', 'Tom', 'Ben', 'Alex']
users_map = map(lambda u: u.lower(), users)
print(list(users_map))

函数式编程时数据可以从一个函数 “流入" 另外一个函数，但是python不支持”链式“API.
例如下面只能先进行过滤，然后在进行映射变换。

users = ['Tony', 'Tom', 'Ben', 'Alex']
users_filter = filter(lambda u: u.startswith('T'), users)
# users_map = map(lambda u: u.lower(), users_filter)
users_map = map(lambda u: u.lower(), filter(lambda u: u.startswith('T'), users))
print(list(users_map))

reduce()

集合操作会将多个数据集合起来输出单个数据，聚合中最基础的就是归纳函数 reduce(),reduce()函数会将多个数据按照指定的算法积累叠加起来，最后输出一个数据。
reduce(function, iterable[, initializer])
其中参数 function 是一个聚合操作函数，函数有两个参数，iterable是可迭代对象，initializer是初始值。

from functools import reduce

a = range(1, 10)
# a_reduce = reduce(lambda acc, i: acc + i, a)
a_reduce = reduce(lambda acc, i: acc + i, a, 2)
print(a_reduce)

导入函数，lambda acc, i: acc + i是进行聚合的表达式，acc 是 上次累计的计算结果，i 是当前元素，2 是初始值。