python filter() 和 reduce()函数

在 Python 中， filter() 和 reduce() 都是内置的高阶函数，它们在数据处理和函数式编程中非常有用。

1. filter() 函数

功能概述

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，该迭代器包含原序列中符合条件的元素。

语法

filter(function, iterable)

• function：一个用于过滤的函数，它接受一个参数，并返回一个布尔值。如果返回 True，则该元素会被保留；如果返回 False，则该元素会被过滤掉。如果 function 为 None，则会保留所有为真的元素。
• iterable：一个可迭代对象，如列表、元组、字符串等。

示例代码

# 过滤出列表中的偶数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

def is_even(num):
    return num % 2 == 0

result = filter(is_even, numbers)
# 将迭代器转换为列表
filtered_numbers = list(result)
print(filtered_numbers)  # 输出: [2, 4, 6, 8, 10]

# 使用 lambda 函数简化代码
result = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
filtered_numbers = list(result)
print(filtered_numbers)  # 输出: [2, 4, 6, 8, 10]

# 过滤掉字符串列表中的空字符串
strings = ["hello", "", "world", "  ", "python"]
result = filter(lambda s: s.strip(), strings)
filtered_strings = list(result)
print(filtered_strings)  # 输出: ['hello', 'world', 'python']

2. reduce() 函数

功能概述

reduce() 函数用于对序列中的元素进行累积操作，它会将序列中的元素依次进行二元运算，最终得到一个单一的结果。需要注意的是，reduce() 函数在 Python 2 中是内置函数，在 Python 3 中被移到了 functools 模块中。

语法

from functools import reduce

reduce(function, iterable[, initializer])

• function：一个二元函数，它接受两个参数，并返回一个值。该函数会依次对序列中的元素进行累积操作。
• iterable：一个可迭代对象，如列表、元组等。
• initializer（可选）：初始值。如果提供了初始值，则在累积操作开始时，会将初始值作为第一个参数传递给 function；如果没有提供初始值，则会将序列的前两个元素作为 function 的参数。

示例代码

from functools import reduce

# 计算列表中所有元素的乘积
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

def multiply(x, y):
    return x * y

result = reduce(multiply, numbers)
print(result)  # 输出: 120

# 使用 lambda 函数简化代码
result = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(result)  # 输出: 120

# 提供初始值
result = reduce(lambda x, y: x * y, numbers, 10)
print(result)  # 输出: 1200

# 拼接字符串列表
strings = ["Hello", " ", "World", "!"]
result = reduce(lambda x, y: x + y, strings)
print(result)  # 输出: Hello World!

总结

• filter() 函数主要用于过滤序列中的元素，根据条件筛选出符合要求的元素。
• reduce() 函数主要用于对序列中的元素进行累积操作，将多个元素合并为一个结果。