python 一文读懂map_reduce_filter

本文深入探讨Python函数式编程的三大核心概念:map、filter和reduce。通过具体实例展示了如何利用这些函数处理数据,包括增加列表中每个元素的值、筛选偶数以及计算列表总和,为读者提供了一个清晰的学习路径。
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python函数式编程
map filter reduce
map(function,iterable)
    map接收两个参数,返回一个可迭代对象
    第一个参数是一个处理函数,第二个参数是一个可迭代对象
    处理函数的作用:接收一个可迭代对象中的元素,改巴改巴再还回去
filter(function,iterable)
    filter接收两个参数,返回一个可迭代对象。
    第一个参数是一个处理函数,第二个参数是一个可迭代对象
    处理函数是一个过滤网,接收一个可迭代对象中的元素
    如果return 表达式,表达式的结果是True 就还回去,如果是False 就不管了
reduce(function,sequence)
    reduce接收两个参数,返回一个值
    第一个参数是一个处理函数,第二个参数可以认为是一个可迭代对象
    处理函数一次接收两个参数,这两个参数一开始是可迭代对象的第1个和第2个元素
    然后处理函数处理这两个元素后返回一个新元素。再拿这个新元素和原来的3号元素
    一起处理,以此类推。(就好像斐波那契那样)
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from functools import reduce

# map实例
print(list(map(lambda x:x+1,[1,2,3])))

# filter实例
print(list(filter(lambda x:x%2,[1,2,3,4,5])))

# reduce实例
print(reduce(lambda x,y:x+y,list(range(101))))
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