python 的map,reduce,filter的用法

本文详细介绍了Python中的三个高阶函数:filter、map 和 reduce 的使用方法及应用场景。通过具体的代码示例展示了如何利用这些函数简化编程任务。

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1、filter(bool_func,seq):此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。

     例如:
[python]  view plain  copy
  1. >>> filter(lambda x : x%2 == 0,[1,2,3,4,5])  
  2. [24]  
2、map(func,seq1[,seq2...]):将函数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;如果func为None,func表现为身份函数,返回一个含有每个序列中元素集合的n个元组的列表。
    例如:
[c-sharp]  view plain  copy
  1. >>> map(lambda x : None,[1,2,3,4])  
  2. [None, None, None, None]  
  3. >>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4])  
  4. [2, 4, 6, 8]  
  5. >>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4,[5,6,7]])  
  6. [2, 4, 6, 8, [5, 6, 7, 5, 6, 7]]  
  7. >>> map(lambda x : None,[1,2,3,4])  
  8. [None, None, None, None]  

3、reduce(func,seq[,init]):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:如果初始值init给定,第一个比较会是init和第一个序列元素而不是序列的头两个元素。

     例如:
[c-sharp]  view plain  copy
  1. >>> reduce(lambda x,y : x + y,[1,2,3,4])  
  2. 10  
  3. >>> reduce(lambda x,y : x + y,[1,2,3,4],10)  
  4. 20  

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