Python 簡明教程 --- 16，Python 高階函數

微信公衆號：碼農充電站pro
我的主頁：https://codeshellme.github.io

對於那些快速算法，咱們老是能夠拿一些速度差很少可是更容易理解的算法來替代它們。
—— Douglas Jones

目錄

高階函數通常以函數爲參數。

本節咱們介紹Python 中三個方便的高階函數，分別是：

• map
• reduce
• filter

若是你瞭解過分佈式系統框架---Hadoop，你應該知道map/reduce 的概念。

Python 中的map/reduce 函數與Hadoop 中的map/reduce 基本相似。

1，map 函數

在Python2 中，map 是一個函數。在Python3 中，map 是一個類：

>>> map
<class 'map'>

做用：將函數func 做用於可迭代對象iterable 中的每個元素
原型：map(func, iterable) -> map object
參數 func：一個函數類型的參數，該函數接收一個參數，並返回一個值
參數 iterable：一個可迭代的對象
返回值：一個map 對象，同時一個迭代器

示例：

>>> m = map(lambda x: x * x, [1, 3, 5])
>>> m
<map object at 0x7fe60bb1bf98>
>>> l = [i for i in m]
>>> l
[1, 9, 25]

參數func 能夠是普通函數，也能夠是匿名函數，咱們這裏使用了匿名函數lambda x: x * x，該函數接收一個參數，並返回該參數的平方。

可迭代對象是一個列表[1, 3, 5]，列表中的每一個元素，都將傳遞到匿名函數中，並對每個元素計算平方後，將結果存儲到一個map 對象m 中。

爲了查看m 中的值，咱們使用列表推導式生成了一個列表l，可看到列表l 就是[1, 9, 25]，就是[1, 3, 5] 中每一個元素的平方。

這就是python3 中map 的基本使用方法。

2，reduce 函數

在Python3 中，reduce 函數被放在functools 模塊，使用時，要先從functools 模塊引入：

>>> from functools import reduce

做用：將函數func 做用於序列seq 中的元素，進行一系列的計算
原型：reduce(func, seq[, initial]) -> value
參數 func：這是一個函數類型的參數，該函數接收兩個參數，並返回一個值
參數 seq：一個序列
參數 initial：

當initial 存在時：reduce(func, [x1, x2, x3], initial) = func(func(func(initial, x1), x2), x3)
當initial 不存在時：reduce(func, [x1, x2, x3]) = func(func(x1, x2), x3)

返回值：返回計算結果

示例，當initial 存在時：

>>> reduce(lambda x, y : x * y, [1, 3, 5], 6)
90
#   reduce(func, [1, 3, 5], 6)
# = func(func(func(6, 1), 3), 5)
# = ((6 * 1) * 3) * 5
# = 90

示例，當initial 不存在時：

>>> reduce(lambda x, y : x * y, [1, 3, 5])
15
#   reduce(func, [1, 3, 5])
# = func(func(1, 3), 5)
# = (1 * 3) * 5
# = 15

3，filter 函數

在Python3 中，filter 是一個類：

>>> filter 
<class 'filter'>

做用：filter 用於對可迭代對象iterable 進行過濾，iterable 中的每個元素會做爲一個參數，傳遞到func 中
原型：filter(func, iterable) --> filter object
參數 func：這是一個函數類型的參數，該函數接受一個參數，返回一個bool 值

當func 返回True 時：對應的iterable 中的元素，會放在結果集中
當func 返回False 時：對應的iterable 中的元素，不會放在結果集中

返回值：一個filter 對象，同時也是一個迭代器

示例：

>>> f = filter(lambda x: len(x) == 2, ['dsf', 'df', 'ad', 'dfas', 'as'])
>>> f # 一個 filter 對象
<filter object at 0x7f4dff484748>
>>> list(f)  # 轉化爲列表，方便查看
['df', 'ad', 'as']

（完。）

---

推薦閱讀：

Python 簡明教程 --- 11，Python 元組

Python 簡明教程 --- 12，Python 字典

Python 簡明教程 --- 13，Python 集合

Python 簡明教程 --- 14，Python 數據結構進階

Python 簡明教程 --- 15，Python 函數

---

歡迎關注做者公衆號，獲取更多技術乾貨。