python 中的filter， map

python 中的filter， map, reduce方法解释:

filter:

filter方法调用：

resultlst = filter(func, seq)

@param func: 可调用对象，接受seq中的元素作为参数

@param seq: 可迭代对象，其中每个元素都要被传入func执行一次；

filter的作用：

对seq可迭代序列或者对象的每一个元素调用一次func，如果func返回值为True，则将该元素插入返回结果列表。反之，则丢弃；

例如：

a = [1,2,3,4,5]

result = filter(lambda x : x > 3, a)

则返回结果是：[4,5]

注意，filter的func可调用对象必须返回一个具有“bool属性”的值。所谓具有bool属性，即是指该返回值要能够与bool真值进行比较。在python中，几乎所有对象都能够判断真假。filter方法本身返回的是seq元素的列表子集。并非func返回的结果，func只是告诉filter在seq中怎么去选取元素构成列表返回（也就是能够使func调用对象返回bool真值的那些元素）

map:

map方法调用：

map(func, seq)

@param func: 可调用对象，接受seq中的元素作为参数；

@param seq: 可迭代对象。其中每个迭代元素都会被传入map函数执行一次；

map方法的作用：

对seq可迭代对象中的每个元素，作为func参数调用一次, 并把func结果添加到返回列表中；

例如：

a = [1,2, 3,4,5]

resultlst = map(lambda x : x + 1， a)

返回结果是：[2,3,4,5,6]

假如我们使用filter中同样的lambda表达式来调用a中的元素，即：

a = [1,2, 3,4,5]

resultlst = map(lambda x : x > 3， a)

返回结果是：[False,False,Flase,True,True]

这就是说，map函数对seq中的每个元素，将一定会有一个与之对应的返回值。这个返回值就是将该元素传递给func后，由func执行返回的结果。

reduce:

reduce方法调用：

reduce(func, seq [, init])

@param func: 特殊的可调用对象。所谓特殊，是该可调用对象要接受两个参数。

@param seq: 可迭代对象，同样，该对象中的每个元素将会被func处理一次；

@param init: 初始值。

reduce方法的作用：

对seq中的从左到右的每两个元素，调用func。然后将本次结果传递到下一次调用。

例如：

a = [1,2,3,4,5]

reduce(lambda x, y : x +y, a)

则返回值为：15

加入我们设定init的值，即：

a = [1,2,3,4,5]

reduce(lambda x, y : x +y, a， 3)

则返回值为：18

注意：传递给reduce的func,必须要能接受两个参数。并返回一个结果。这个结果将会是传递给func进行下次一调用；上面的例子，调用过程是：

1,func(1, 2) 返回 x1

2,func(x1, 3) 返回 x2

3,func(x2, 4) 返回 x3

…...

其实，通过，reduce中func的设计，reduce可以完成map和filter的功能