python中filter()，map()和reduce()的用法及区别

先看filter()方法

print(list(filter(lambda n : n % 2 == 1, range(20))))
# 结果 [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

这里如果用filter的话，说明匿名函数lambda给出的是个筛选条件，从1到19中筛选出奇数来。

filter将传入的函数依次作用到序列的每个元素，True则返回 False则不返回。

 

再看map()方法

print(list(map(lambda n : n % 2 == 1, range(20))))
# 结果 [False, True, False, True, False, True, False, True, False, 
True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True]

用map的话，就好像变成了它判断对错的条件，只打印true和false。

print(list(map(lambda x: x + 1, range(10)))) 
# 结果 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

map一般的用法，参数有一个函数一个序列，将右边的序列经过左边的函数变换，生成新的序列。

 

最后看reduce()方法

reduce是一个累加函数，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。

这个函数并不是很常用，在python3中已将其从全局空间移除。

现被放置在functools的模块里，用之前需要引入  from functools import reduce

from functools import reduce

my_reduce = reduce(lambda x, y: x + y, range(10))
print(my_reduce)
# 结果是45    是将0到9相加

 reduce的另外一个用法，列表去重

ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]
func = lambda x,y:x if y in x else x + [y]
reduce(func, [[], ] + ids)