Python 内置了一些非常有趣但非常有用的函数,充分体现了Python的语言魅力!
filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回:
>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0
>>> filter(f, range(2, 25))
[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]
>>> def f(x): return x != 'a'
>>> filter(f, "abcdef")
'bcdef'
map(function, sequence) :对sequence中的item依次执行function(item),见执行结果组成一个List返回:
>>> def cube(x): return x*x*x
>>> map(cube, range(1, 11))
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
>>> def cube(x) : return x + x
...
>>> map(cube , "abcde")
['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee']
另外map也支持多个sequence,这就要求function也支持相应数量的参数输入:
>>> def add(x, y): return x+y
>>> map(add, range(8), range(8))
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
reduce(function, sequence, starting_value):对sequence中的item顺序迭代调用function,如果有starting_value,还可以作为初始值调用,例如可以用来对List求和:
>>> def add(x,y): return x + y
>>> reduce(add, range(1, 11))
55 (注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10)
>>> reduce(add, range(1, 11), 20)
75 (注:1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+20)
lambda:这是Python支持一种有趣的语法,它允许你快速定义单行的最小函数,类似与C语言中的宏,这些叫做lambda的函数,是从LISP借用来的,可以用在任何需要函数的地方:
>>> g = lambda x: x * 2
>>> g(3)
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>>> (lambda x: x * 2)(3)
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- filter() 函数:
filter 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。
>>> a = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ]如果filter参数值为None,就使用identity()函数,list参数中所有为假的元 素都将被删除。如下所示:
>>> b = filter ( lambda x : x > 5 , a )
>>> print b
>>> [ 6 , 7 ]
>>> a = [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ]
>>> b = filter ( None , a )
>>> print b
>>> [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ]
- map() 函数:
map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。>>> map ( lambda x : x + 3 , a ) #这里的a同上
>>> [ 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ]
#另一个例子
>>> a = [ 1 , 2 , 3 ]
>>> b = [ 4 , 5 , 6 ]
>>> map ( lambda x , y : x + y , a , b)
>>> [ 5 , 7 , 9 ]
- reduce() 函数:
reduce函数,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。>>> a = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]
>>> reduce ( lambda x , y : x + y , a )
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本文深入解析Python内置函数filter、map、reduce及其lambda表达式的使用方法,通过具体实例展示了如何利用这些函数进行数据过滤、映射和归并操作,为读者提供了实用的编程技巧。
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