函数式编程 map，reduce，filter，lambda

发布时间：2020-06-27 17:19:01 阅读：1631 作者：io123 栏目：开发技术

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原型：map(function, sequence)，作用是将一个列表映射到另一个列表

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，

map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

def f(x):

y = x * x

return y

r = map(f, range(10))

print(r)

print(list(r))

print(list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])))

原型：reduce(function, sequence, startValue)，作用是将一个列表归纳为一个输出

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数,

reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

from functools import reduce

def add(x, y):

z = x + y

print("{0}+{1}={2}".format(x, y, z))

return z

print(reduce(add, range(10)))

原型：filter(function, sequence)，作用是按照所定义的函数过滤掉列表中的一些元素，

使用方法：

def f2(x):

return x%2 != 0

list(filter(f2, range(10)))

Out[3]: [1, 3, 5, 7, 9]

记住：这里的function必须返回布尔值。

原型：lambda <参数>: 函数体，隐函数，定义一些简单的操作，

使用方法：

f3 = lambda x: x**2

f3(2)

Out[10]: 4

还可以结合map、reduce、filter来使用，如：

list(map(f3,range(10)))

Out[11]: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

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