Python高階函數map、reduce、filter、sorted的應用

what's the 高階函數

　　把函數做爲參數傳入，這樣的函數稱爲高階函數，函數式編程就是指這種高度抽象的編程範式。

　　python內置的高階函數主要有map、reduce、filter、sorted，固然咱們能夠本身編寫高階函數

 

Map函數 

　　map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是序列，map將傳入的函數依次做用到序列的每一個元素，並把結果做爲新的對象返回，返回值是一個可迭代對象，能夠用list()方法將其轉爲一個列表。 

舉例說明 
　　好比咱們有一個函數f(x)=x2，要把這個函數做用在一個list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就能夠用map()實現以下： 

def f(x):
    return x * x

# 用循環實現
L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
    L.append(f(n))
print (L)# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# 用map實現
list(map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# 用map將列表重的數字轉換爲字符串
list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) # ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

 

Reduce函數 

　　reduce把一個函數做用在一個序列[x1, x2, x3…]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素作累積計算，其效果就是：

#reduce函數不是內置函數，而是在模塊functools中的函數，故須要導入
from functools import reduce
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

 

　　比方說對一個序列求和，就能夠用reduce實現：

from functools import reduce
def add(x, y):
    return x + y

reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) # 25

 

　　固然求和運算能夠直接用Python內建函數sum()，不必動用reduce。 可是若是要把序列 [1, 3, 5, 7, 9] 變換成整數13579，reduce就能夠派上用場：

from functools import reduce
def fn(x, y):
    return x * 10 + y

reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]) # 13579

 

　　這個例子自己沒多大用處，可是，若是考慮到字符串str也是一個序列，對上面的例子稍加改動，配合map()，咱們就能夠寫出把str轉換爲int的函數：

def fn(x, y):
    return x * 10 + y

def char2num(s):
    return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]

reduce(fn, map(char2num, '13579')) # 13579


# 整理成一個str2int的函數就是：
def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y

    def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]

    return reduce(fn, map(char2num, s))

 

　　上面的例子還能夠用lambda函數進一步簡化成：

def char2num(s):
    return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]

def str2int(s):
    return reduce(lambda x,y: x*10+y, map(char2num, s))

　　也就是說，假設Python沒有提供int()函數，徹底能夠本身寫一個把字符串轉化爲整數的函數，並且只須要幾行代碼！

 

Filter函數 

　　Python內建的filter()函數用於過濾序列。和map()相似，filter()也接收一個函數和一個序列。和map()不一樣的時，filter()把傳入的函數依次做用於每一個元素，而後根據返回值是True仍是False決定保留仍是丟棄該元素。True保留，False丟棄 

　　例如，在一個list中，刪掉偶數，只保留奇數，能夠這麼寫：

def is_odd(n):
    return n % 2 == 1

filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])# [1, 5, 9, 15]

 

　　把一個序列中的空字符串刪掉，能夠這麼寫：

def not_empty(s):
    return s and s.strip()

filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  ']) # ['A', 'B', 'C']

　　因此用filter()關鍵在於正確實現一個「篩選」函數。

 

 

sorted函數

　　排序也是在程序中常常用到的算法。不管使用冒泡排序仍是快速排序，排序的核心是比較兩個元素的大小。若是是數字，咱們能夠直接比較，但若是是字符串或者兩個dict呢？直接比較數學上的大小是沒有意義的，所以，比較的過程必須經過函數抽象出來。一般規定，對於兩個元素x和y，若是認爲x < y，則返回-1，若是認爲x == y，則返回0，若是認爲x > y，則返回1，這樣，排序算法就不用關心具體的比較過程，而是根據比較結果直接排序。　　

　　Python內置的sorted()函數就能夠對list進行排序：

sorted([36, 5, 12, 9, 21]) # [5, 9, 12, 21, 36]

 

　　此外，sorted()函數也是一個高階函數，它還能夠接收一個比較函數來實現自定義的排序。好比，若是要倒序排序，咱們就能夠自定義一個reversed_cmp函數：

def reversed_cmp(x, y):
    if x > y:
        return -1
    if x < y:
        return 1
    return 0

# 傳入自定義的比較函數reversed_cmp，就能夠實現倒序排序：
sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp) # [36, 21, 12, 9, 5]

 

　　再看一個字符串排序的例子：

sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit']) # ['Credit', 'Zoo', 'about', 'bob']

 

　　默認狀況下，對字符串排序，是按照ASCII的大小比較的，因爲'Z' < 'a'，結果，大寫字母Z會排在小寫字母a的前面。

　　如今，咱們提出排序應該忽略大小寫，按照字母序排序。要實現這個算法，沒必要對現有代碼大加改動，只要咱們能定義出忽略大小寫的比較算法就能夠：

def cmp_ignore_case(s1, s2):
    u1 = s1.upper()
    u2 = s2.upper()
    if u1 < u2:
        return -1
    if u1 > u2:
        return 1
    return 0


sorted(['bob', 'about', 'Zoo', 'Credit'], cmp_ignore_case) # ['about', 'bob', 'Credit', 'Zoo']

           

 

參考：https://www.cnblogs.com/fangbei/p/python-Map_Reduce_Filter.html 

參考：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001418612033918f1f341b1e0f14762a118891fa52949aa000