python高階函數(shù)詳解

python高階函數(shù)

1. map 函數(shù)

map 函數(shù)，它接收兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)是一個(gè)函數(shù)對(duì)象（當(dāng)然也可以是一個(gè)lambda表達(dá)式），第二個(gè)參數(shù)是一個(gè)序列。

它可以實(shí)現(xiàn)怎樣的功能呢，我舉個(gè)例子你就明白了。

>>> map(lambda x: x*2, [1,2,3,4,5])
[2, 4, 6, 8, 10]

可以很清楚地看到，它可以將后面序列中的每一個(gè)元素做為參數(shù)傳入lambda中。

當(dāng)我們不使用 map 函數(shù)時(shí)，你也許會(huì)這樣子寫。

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

2. filter 函數(shù)

filter 函數(shù)，和 map 函數(shù)相似。同樣也是接收兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)lambda 表達(dá)式，一個(gè)序列。它會(huì)遍歷后面序列中每一個(gè)元素，并將其做為參數(shù)傳入lambda表達(dá)式中，當(dāng)表達(dá)式返回 True，則元素會(huì)被保留下來(lái)，當(dāng)表達(dá)式返回 False ，則元素會(huì)被丟棄。

下面這個(gè)例子，將過(guò)濾出一個(gè)列表中小于0的元素。

>>>filter(lambda x: x < 0, range(-5, 5))
[-5, -4, -3, -2, -1]

3. reduce 函數(shù)

reduce 函數(shù)，也是類似的。它的作用是先對(duì)序列中的第 1、2 個(gè)元素進(jìn)行操作，得到的結(jié)果再與第三個(gè)數(shù)據(jù)用 lambda 函數(shù)運(yùn)算，將其得到的結(jié)果再與第四個(gè)元素進(jìn)行運(yùn)算，以此類推下去直到后面沒(méi)有元素了。

這邊舉個(gè)例子你也就明白了。

>>>reduce(lambda x,y: x+y, [1,2,3,4,5])
15

它的運(yùn)算過(guò)程分解一下是這樣的。

1+2=3
3+3=6
6+4=10
10+5=15

4. 注意點(diǎn)

以上幾個(gè)函數(shù)，熟練的掌握它們的寫法，可以讓我們的代碼看起來(lái)更加的 Pythonic ，在某一程度上代碼看起來(lái)更加的簡(jiǎn)潔。

如果你是新手呢，你需要注意的是，以上示例是在 Python2.x 環(huán)境下演示的。而在 Python3.x 中，卻有所不同，你可以自己嘗試一下。

這里總結(jié)一下：

第一點(diǎn)，map 和 filter 函數(shù)返回的都不再是一個(gè)列表，而是一個(gè)迭代器對(duì)象。這里以map為例

>>> map_obj = map(lambda x: x*2, [1,2,3,4,5])
>>> from collections.abc import Iterator
>>> isinstance(map_obj, Iterator)
True
>>> next(map_obj)
2
>>> list(map_obj)
[4, 6, 8, 10]

第二點(diǎn)，reduce 不可以直接調(diào)用，而是要先導(dǎo)入才能使用

from functools import reduce

審核編輯：符乾江