第七章第6讲：python的高阶函数-map、reduce、filter

1.map()函数：

map()函数接收2个参数，一个是函数，一个是序列（list）

map()将传入的函数依次作用到序列的每个元素上，并把结果作为新的序列(list)

# 案例要求：讲一个纯数字的list中的值，都变成平方，且放在另一个list中
# 方式1：通过传统的for方式实现要求
print("方式1：")
def f(x):
    return x * x
L = []
for n in [1,2,3,4]:
    L.append(f(n))
print(L)
# =========================
# 方式2：通过map()函数
print("方式2：")
def f(x):
    return x * x
print(list(map(f,[1,2,3,4])))

结果：
方式1：
[1, 4, 9, 16]
方式2：
[1, 4, 9, 16]

2.reduce()函数：

reduce()函数是把一个函数作用到一个序列上（list）
reduce()函数必须接收2个参数，reduce把结果继续和list中的下一个元素累计计算

from functools import reduce
def add(x,y):
    return x + y
# 案例1
print("案例1:")
L = [1,2,3,4]
print(reduce(add,L))

# 案例2
print("案例2:")
M = [1,2,3]
def fn(x,y):
    return x * 10 + y
L = [1,2,3]
print(reduce(fn,L))


结果：
案例1:
10
案例2:
123

3.filter()函数

filter()也是要接收2个参数，1个是函数，1个是list

filter()函数把传入的函数依次作用到每一个元素上，然后根据返回值是true还是false来决定是否显示（是否丢弃）

# 案例1：模拟一个list，删掉其中的偶数，只保留奇数
print("案例1:")
def div(n):
    return n % 2 == 1
L = [1,2,3,4,5,6,7]
print(list(filter(div,L)))

# 案例2,：把一个list中的空字符串去掉
print("案例2:")
def Noempty(s):
    return s and s.strip()
L = ['L','','E',None,'0','']
print(list(filter(Noempty,L)))

结果：
案例1:
[1, 3, 5, 7]
案例2:
['L', 'E', '0']