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Python 进阶之术 Map Filter Reduce

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Python知识大全
发布2020-02-21 15:44:21
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发布2020-02-21 15:44:21
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" 本文字数:763 字 ||

阅读时间:3分钟"

Map

Map 会将⼀个函数映射到⼀个输⼊列表的所有元素上。

这是它的规范:规范 map(function_to_apply, list_of_inputs) ⼤多数时候,

我们要把列表中所有元素⼀个个地传递给⼀个函数,并收集输出。

⽐⽅说:

items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = []
for i in items:
    squared.append(i**2)

Map 可以让我们⽤⼀种简单⽽漂亮得多的⽅式来实现。

就是这样:

items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, items))

⼤多数时候,我们使⽤匿名函数(lambdas)来配合 map

不仅 ⽤于⼀列表的输⼊, 我们甚⾄可以⽤于⼀列表的函数

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

def add(x):
    return (x+x)

funcs = [multiply, add]
for i in range(5):
    value = map(lambda x: x(i), funcs)
print(list(value))

# 上⾯print时,加了list转换,是为了python2/3的兼容性
# 在python2中map直接返回列表,但在python3中返回迭代器
# 因此为了兼容python3, 需要list转换⼀下
# Output:
# [0, 0]
# [1, 2]
# [4, 4]
# [9, 6]
# [16, 8]

Filter

顾名思义,filter过滤列表中的元素,并且返回⼀个由所有符合要求的元素所

构成的列表,符合要求即函数映射到该元素时返回值为True.

这⾥是⼀个简短的例⼦:

number_list = range(-5, 5)
less_than_zero = filter(lambda x: x < 0, number_list)
print(list(less_than_zero))

# 上⾯print时,加了list转换,是为了python2/3的兼容性
# 在python2中filter直接返回列表,但在python3中返回迭代器
# 因此为了兼容python3, 需要list转换⼀下
# Output: [-5, -4, -3, -2, -1]

这个 filter 类似于⼀个 for 循环,但它是⼀个内置函数,并且更快。

注意:如果 map 和 filter 对你来说看起来并不优雅的话,那么你可以试试列 表/字典/元组推导式。⼤部分情况下推导式的可读性更好

Reduce

当需要对⼀个列表进⾏⼀些计算并返回结果时,Reduce 是⾮常有⽤的函数。

举个例 ⼦,当你需要计算⼀个整数列表的乘积时。

通常在 Python 中你可能会使⽤基本的 for 循环来完成这个任务。

现在我们来试试 reduce:

from functools import reduce

product = reduce( (lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4] )
# Output: 24
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原始发表:2020-01-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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