Python内置（7）map、聚合、iter、迭代方法、slice
Python内置（7）map、聚合、iter、迭代方法、slice
map and filter: Functional primitives
Python中一切都是对象，但不意味着必须面向对象编程，你也可以写函数式代码。函数式编程的基本想法是通过函数实现功能，而没有对象、继承等概念。函数式编程中两个真正常见的概念是映射(map)和过滤器(filter)，Python为它们提供了内置函数：
map
map是一个“高阶函数”，这只是意味着它是一个将另一个函数作为参数的函数。
map真正要做的是从一组值映射到另一组值。一个非常简单的例子是平方映射：
>>> def square(x):
... return x * x
...
>>> numbers = [8, 4, 6, 5]
>>> list(map(square, numbers))
[64, 16, 36, 25]
>>> for squared in map(square, numbers):
... print(squared)
...
64
16
36
25map采用两个参数：函数和序列。它只是以每个元素作为输入来运行该函数，并将所有输出存储在新列表中。map(square, numbers) 取每个数字并返回一个平方数字列表。注意，map返回的是一个迭代器，惰性生成结果。
filter filter与map非常相似，只是它不会将每个值都映射到新值，而是根据条件筛选值序列。一个非常简单的例子是从结果中过滤掉奇数：
>>> items = [13, 10, 25, 8]
>>> evens = list(filter(lambda num: num % 2 == 0, items))
>>> evens
[10, 8]有些人可能已经意识到，这些函数本质上与列表理解做同样的事情，你是对的！列表理解基本上是一种更Pythonic，更具可读性的方式来编写这些完全相同的东西：
>>> def square(x):
... return x * x
...
>>> numbers = [8, 4, 6, 5]
>>> [square(num) for num in numbers]
[64, 16, 36, 25]>>> items = [13, 10, 25, 8]
>>> evens = [num for num in items if num % 2 == 0]
>>> evens
[10, 8]你可以选择更熟悉的方式。
len, max, min and sum: 聚合函数
Python有几个聚合函数：将值集合组合成单个结果的函数。
我认为只要一个小小的代码示例就足以解释这四个：
>>> numbers = [30, 10, 20, 40]
>>> len(numbers)
4
>>> max(numbers)
40
>>> min(numbers)
10
>>> sum(numbers)
100除了sum外的三个可以实际采用任何容器数据类型，如集合，字典甚至字符串。
iter and next: Advanced iteration
iter 和next 定义了for 循环的机制。你可能很熟悉下面的for循环：
for item in mylist:
print(item)它的内部实现类似于：
mylist_iterable = iter(mylist)
while True:
try:
item = next(mylist_iterable)
print(item)
except StopIteration:
breakPython中的for循环是一个巧妙伪装的while循环。当您迭代列表或支持迭代的任何其他数据类型时，它只是意味着它理解iter函数，并返回一个“迭代器(iterator)”对象。Python 中的迭代器对象执行两项操作：
- • 每次将它们传递给时
next，它们都会产生新的值 - • 当迭代器用完值时，它们会引发内置异常
StopIteration。顺便说一句，生成器也遵循迭代器协议。
>>> gen = (x**2 for x in range(1, 4))
>>> next(gen)
1
>>> next(gen)
4
>>> next(gen)
9
>>> next(gen)
Error: StopIterationrange, enumerate and zip: 方便地迭代
你应该很熟悉range了， range接收3个参数，返回一个可迭代的整数序列。 enumerate和zip也很有用。 enumerate非常适合在需要访问列表中元素的索引和值时使用。
>>> menu = ['eggs', 'spam', 'bacon']
>>> for index, item in enumerate(menu, start=1):
... print(f'{index}: {item}')
...
1: eggs
2: spam
3: baconzip可以同时迭代多个对象：
>>> students = ['Jared', 'Brock', 'Jack']
>>> marks = [65, 74, 81]
>>> for student, mark in zip(students, marks):
... print(f'{student} got {mark} marks')
...
Jared got 65 marks
Brock got 74 marks
Jack got 81 marksslice
slice是当你对Python可迭代对象进行切片时背后调用的方法。例如my_list[1:3] 内部的1:3实际上创建了一个slice对象。也就是说my_list[1:3]实际上是my_list[slice(1,3)]
>>> my_list = [10, 20, 30, 40]
>>> my_list[1:3]
[20, 30]
>>> my_list[slice(1, 3)]
[20, 30]
>>> nums = list(range(10))
>>> nums
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> nums[1::2]
[1, 3, 5, 7, 9]
>>> s = slice(1, None, 2) # Equivalent to `[1::2]`
>>> s
slice(1, None, 2)
>>> nums[s]
[1, 3, 5, 7, 9]