Python特殊语法:filter、map、reduce、lambda
看了很多次python特殊语法相关的博客,觉得很容易理解,但是不经常用总是忘记,所以决定自己写篇博客介绍一下用法,让自己牢记与心。新的一年新的开始,第一次写博客,如有错误欢迎指出。闲话不多说,进入正题,个人觉得多使用特殊函数能把python代码变得更优雅,更有趣。
如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”,你就能大概明白map/reduce的概念。
map
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
reduce
>>> from functools import reduce >>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]) 13579
map-reduce连用
对上面的例子稍加改动,配合map()
,我们就可以写出把str
转换为int
的函数:
>>> from functools import reduce >>> 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
整理成一个str2int
的函数就是:
from functools import reduce 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))
from functools import reduce
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))
lambda
还可以用lambda函数进一步简化成:
from functools import reduce 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))
关键字lambda
表示匿名函数,冒号前面的x
表示函数参数。
匿名函数有个限制,就是只能有一个表达式,不用写return
,返回值就是该表达式的结果。
用匿名函数有个好处,因为函数没有名字,不必担心函数名冲突。此外,匿名函数也是一个函数对象,也可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用该函数
filter
和map()
类似,filter()
也接收一个函数和一个序列。和map()
不同的是,filter()
把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True
还是False
决定保留还是丢弃该元素。
例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:
def is_odd(n): return n % 2 == 1 list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])) # 结果: [1, 5, 9, 15]
filter()
的作用是从一个序列中筛出符合条件的元素。由于filter()
使用了惰性计算,所以只有在取filter()
结果的时候,才会真正筛选并每次返回下一个筛出的元素。