Python内建函数之——filter,map,reduce

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在讲述filter，map和reduce之前，首先介绍一下匿名函数lambda。

     lambda的使用方法如下：lambda [arg1[,arg2,arg3,...,argn]] : expression

     例如：
[code="python"]
add = lambda x,y : x + y
add(1,2)
#************************   
#运行结果
3

接下来分别介绍filter，map和reduce。

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：

filter(lambda x : x%2 == 0,[1,2,3,4,5])
#************************   
#运行结果   
[2, 4]

filter内建函数的python实现：

def filter(bool_func,seq):   
    filtered_seq = []   
    for eachItem in seq:   
        if bool_func(eachItem):   
            filtered_seq.append(eachItem)   
    return filtered_seq 

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：

map(lambda x : None,[1,2,3,4])
#************************   
#运行结果   
[None, None, None, None] 

map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4])   
#************************   
#运行结果
[2, 4, 6, 8]   

map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4,[5,6,7]])   
#************************   
#运行结果
[2, 4, 6, 8, [5, 6, 7, 5, 6, 7]]   

map(lambda x : None,[1,2,3,4]) 
#************************   
#运行结果  
[None, None, None, None] 

map内建函数的python实现：

def map(func,seq):   
    mapped_seq = []   
    for eachItem in seq:   
        mapped_seq.append(func(eachItem))   
    return mapped_seq  

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：

reduce(lambda x,y : x + y,[1,2,3,4])   
#************************   
#运行结果
10   

reduce(lambda x,y : x + y,[1,2,3,4],10) 
#************************   
#运行结果  
20  

reduce的python实现：

    
 def reduce(bin_func,seq,initial=None):   
    lseq = list(seq)   
    if initial is None:   
        res = lseq.pop(0)   
    else:   
        res = initial   
    for eachItem in lseq:   
        res = bin_func(res,eachItem)   
    return res