【python笔记】高阶函数map、filter、reduce

前言

map()、reduce()、filter()是python的三个高阶函数。所谓高阶函数，指的是将函数作为参数并返回函数作为结果的函数。下面代码的sing_ready只是一个简单高阶函数示例：

def ready(name):
    return f"ready,{name}!"

def sing_ready(f,n):
    print(f(n))

sing_ready(ready,"freddie")
# ready,freddie!

map函数

map()函数接收一个函数和一系列可迭代对象作为参数，并将函数作用于可迭代对象中的每个元素后输出。示例如下：

# 语法：map(函数,可迭代对象)

def f1(a:int) -> int:
    return a*a

print(list(map(f1,[i for i in range(10)])))
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

也可以使用lambda匿名函数实现相同功能

print(list(map(lambda x:x*x,[i for i in range(10)])))
# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

filter函数

filter()函数，顾名思义，具有”筛选“功能，用于生成在调用其它函数时返回为true的值的列表。示例如下：

# 语法：filter(函数,可迭代对象)

# 筛选偶数
def f2(a:int) -> int:
    return a%2 == 0
    
print(list(filter(f2,[i for i in range(10)])))
# [0, 2, 4, 6, 8]

# 或使用lambda匿名函数
print(list(filter(lambda x: x%2==0,[i for i in range(10)])))
# [0, 2, 4, 6, 8]

reduce函数

reduce，意”减少“。reduce(function,iterable)对iterable中每个元素以及上一次调用的返回结果，调用function进行处理。
在python2中，reduce()是内置函数。在python3中，需要from functools import reduce。
示例：

from functools import reduce
print(reduce(lambda a,b:a+b, [i for i in range(6)]))
# 15
## 0 + 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15