從零開始學python | 使用Python映射，過濾和縮減函數：全部您須要知道的

摘要：在本文中，您將學習Python中的三個使人印象深入的函數，即map（），filter和reduce（）。

本文分享自華爲雲社區《從零開始學python | 使用Python映射，過濾和縮減函數：全部您須要知道的》，原文做者：Yuchuan。

Python提供了許多預約義的內置函數，最終用戶能夠經過調用它們來使用它們。這些功能不只簡化了程序員的工做，並且建立了標準的編碼環境。在本文中，您將學習Python中的三個使人印象深入的函數，即map（），filter和reduce（）。

在繼續以前，讓咱們看一下內容：

• 什麼是Python中的map，filter和reduce函數？
• 在如下範圍內使用用戶定義的函數和lambda函數：
• map（）函數
• filter（）函數
• reduce（）函數
• 一塊兒使用map（），filter（）和reduce（）函數
• map（）中的filter（）
• filter（）中的map（）
• map（）和filter（）中帶有reduce（）

所以，讓咱們開始吧。:)

什麼是Python中的map（），filter（）和reduce（）函數？

如前所述，map（），filter（）和reduce（）是Python的內置函數。這些功能啓用了Python的功能編程方面。在函數式編程中，傳遞的參數是決定輸出的惟一因素。這些功能能夠將任何其餘功能用做參數，也能夠提供給其餘功能做爲參數。如今讓咱們更深刻地研究這些功能。

map（）函數：

map（）函數是一種高階函數。如前所述，此函數將另外一個函數與一個可迭代序列一塊兒做爲參數，並在將該函數應用於序列中存在的每一個可迭代序列以後返回輸出。其語法以下：

句法：

地圖（函數，可迭代）

在此，函數定義了一個表達式，該表達式又應用於可迭代對象。map函數能夠將用戶定義的函數以及lambda函數做爲參數。

在如下範圍內使用用戶定義的函數和Lambda函數：

map（）中的用戶定義函數：

map（）函數能夠將用戶定義的函數做爲參數。這些功能的參數由用戶或程序員專門設置。例如：

例子：

def newfunc(a):
    return a*a
x = map(newfunc, (1,2,3,4))  #x is the map object
print(x)
print(set(x))

輸出：

<位於0x00000284B9AEADD8的地圖對象>
{16, 1, 4, 9}

如您所見，x是一個地圖對象。下一部分輸出顯示以newfunc（）做爲參數的map函數，而後將a * a應用於全部可迭代對象。結果，全部可迭代變量的值將自身相乘並返回。

注意：輸出不是按可迭代的值的順序，由於我使用過set（）函數。您還可使用list（）或tuple（）函數，例如：

例子：

def newfunc(a):
    return a*a
x = map(newfunc, (1,2,3,4))  #x is the map object
print(x)
print(list(x))

輸出：

<位於0x00000284B9AEA940的地圖對象>
[1, 4, 9, 16]

您還能夠傳遞多個參數列表。例如：

例子：

def func(a, b):
    return a + b
 
a = map(func, [2, 4, 5], [1,2,3])
print(a)
print(tuple(a))

輸出：

<位於0x00000284B9BA1E80的地圖對象>
(3, 6, 8)

如今讓咱們看看如何在map（）函數中使用lambda函數。

map（）中的Lambda函數：

Lambda函數是具備任何名稱的函數。這些功能一般做爲參數提供給其餘功能。如今讓咱們嘗試將lambda函數嵌入map（）函數中。考慮如下示例：

例子：

tup= (5, 7, 22, 97, 54, 62, 77, 23, 73, 61)
newtuple = tuple(map(lambda x: x+3 , tup)) 
print(newtuple)

輸出：

(8, 10, 25, 100, 57, 65, 80, 26, 76, 64)

上面的輸出是將lambda表達式（x + 3）應用於元組中存在的每一個項目的結果。

filter（）函數：

filter（）函數用於建立由值組成的輸出列表，該值針對該值返回true。它的語法以下：

句法：

過濾器（函數，可迭代）

就像map（）同樣，可使用此函數，也能夠將用戶定義的函數以及lambda函數用做參數。

例子：

def func(x):
    if x>=3:
        return x
y = filter(func, (1,2,3,4))  
print(y)
print(list(y))

輸出：

<位於0x00000284B9BBCC50的過濾器對象>
[3, 4]

如您所見，y是過濾器對象，而且列表是條件（x> = 3）正確的值的列表。

在filter（）中使用lambda：

用做參數的lambda函數實際上定義了要檢查的條件。例如：

例子：

y = filter(lambda x: (x>=3), (1,2,3,4))
print(list(y))

輸出：

[3，4]

上面的代碼產生的輸出與之前的函數相同。

reduce（）函數：

顧名思義，reduce（）函數將給定函數應用於可迭代對象並返回單個值。

該函數的語法以下：

句法：

減小（函數，可迭代）

此處的函數定義了須要將哪些表達式應用於可迭代對象。此功能須要從functools模塊導入。例如：

例子：

from functools import reduce
reduce(lambda a,b: a+b,[23,21,45,98])

輸出： 187

在上面的示例中，reduce函數連續添加列表中存在的每一個可迭代對象，並返回單個輸出。

Python中的map（），filter（）和reduce（）函數能夠一塊兒使用。

一塊兒使用map（），filter（）和reduce（）函數：
執行此操做時，首先會解析內部函數，而後外部函數將對內部函數的輸出進行操做。

讓咱們首先嚐試將filter（）函數做爲參數傳遞給map（）函數。

在map（）中使用filter（）：

下面給出的代碼首先檢查條件（x> = 3）對於可迭代對象是否爲真。而後，使用map（）函數映射輸出。

例子：

c = map(lambda x:x+x,filter(lambda x: (x>=3), (1,2,3,4)))
print(list(c))

輸出： [6，8]

若是從給定的元組中濾除大於或等於3的整數，則結果爲[3,4]。而後，若是使用（x + x）條件映射此條件，則將得到[6,8]，即輸出。

在filter（）中使用map（）：

當您在filter（）函數中使用map（）函數時，可迭代對象首先由map函數進行操做，而後將filter（）的條件應用於它們。

例子：

c = filter(lambda x: (x>=3),map(lambda x:x+x, (1,2,3,4)))  #lambda x: (x>=3)
print(list(c))

輸出： [ 四、六、8 ]

在reduce（）中使用map（）和filter（）：

內部函數的輸出根據提供給reduce（）函數的條件而減小。

例子：

d = reduce(lambda x,y: x+y,map(lambda x:x+x,filter(lambda x: (x>=3), (1,2,3,4)))) 
print(d)

輸出： 14

輸出是[6,8]的結果，它是內部map（）和filter（）函數的結果。

到此爲止，咱們已經結束了有關map（），filter（）和Python中的reduce函數的文章的結尾。但願您已經清楚地瞭解了全部內容。確保儘量多地練習並恢復經驗。

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