Python内建函数之filter、map、reduce、apply、Lambda函数及列表推导式

本篇简要介绍几个python中有用的内建函数及编程技巧，更深入研究请参考python document。

filter函数

filter(function, sequence)

-按照所定义的函数过滤掉列表中函数返回值是false的元素

输出:

map函数

map(function, sequence)

-从一个列表映射到另一个列表

输出:

reduce函数

reduce(function, sequence, [ initializer])

-将一个列表归纳为一个输出，具体做法是用function（必须是一个二元操作函数）先对sequence中的第1，2个数据进行操作，得到的结果再与 第3个数据用function运算，最后得到一个结果，如果给出 initializer（初始值），则使用 initializer和第1个数据操作，然后将得到的结果再与第 2个数据用function运算，依次进行直到得到一个结果。

输出:

apply函数

apply(function,[, args [, kwargs ]])

-用于当函数参数已经存在于一个元组或字典中时，间接地调用函数。args是一个包含将要提供给函数的按位置传递的参数的元组。如果省略了 args，任 何参数都不会被传递，kwargs是一个包含关键字参数的字典，元素参数的顺序必须和function的形式参数的顺序一致，apply()的返回值就是function函数的返回值。

-apply()已经开始被摒弃淘汰，所以尽量不在编程中再使用该函数。

输出:

lambda 函数

lambda : 函数体

-创建匿名函数，定义简单操作

-结合map、reduce、filter函数使用

输出:

列表推导式

列表推导式

-基本形式：[x for item in sequence]

输出:

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