map、filter、reduce、lambda

一、map、filter、reduce

　　map(fuction , iterable)　 　映射　　对可迭代对象中的每一项，使用函数去改变

　　filter(function, iterable)　　过滤　　可迭代对象中的每一项，放到函数中去计算，如何为真，则留下，构造成一个迭代器，为假则去除

　　reduce(fuction,iterable)　　减少　　把元素中的左边的合并到右边去。

1.1 map  映射

　　官方定义：Return an iterator that applies function to every item of iterable, yielding the results.

　　　　　　  返回一个迭代器，它对每个迭代项应用函数，得到结果。

　　why：不使用for循环，就能将序列中的数据m--映射到给定的处理函数中。快速的对一个序列进行各种操作

numbers = [1, 3, 5, 7, 9]

# 改写成2，4，6，8，10

#普通做法
new_num = []
for x in numbers:
    new_num.append(x+1)

print(new_num)

# map版本
def addone(x):
    return x+1

print(list(map(addone, numbers)))

# 其他应用 改写字符串
str_list = ['lilei', 'hmm', 'de8ug']
def change(s: str):
    return s.upper()

print(list(map(change, str_list)))

 

1.2 filter 过滤、筛选

　　官方： Construct an iterator from those elements of iterable for which function returns true. 

　　　　　　iterable may be either a sequence, a container which supports iteration, or an iterator.

　　　　　　If function is None, the identity function is assumed, that is, all elements of iterable that are false are removed.

　　　　　　从可迭代的元素中构造一个迭代器，函数返回true。iterable可以是一个序列，一个支持迭代的容器，

　　　　　　或者一个迭代器。如果函数为None，则假定标识函数为false，即为 false的所有元素都被删除。

　　why：不用for循环, 就能将序列中的数据一一映射到给定 的处理函数, 函数中添加了真假判断，

　　　　　True则返回 相应数据，最终得到筛选后的序列。

'''
    查找大于30 小于50的数字列表
'''
my_list = [24,23,75,12,43,9,42,28,37]
# 普通版本
new_list = []

for i in my_list:
    if 30 < i < 50:
        new_list.append(i)
print(new_list)

# filter版本
def choose(x):
    # if 30 < i < 50:
    #     return True
    return 30 < x < 50  # < 操作的结果，已经是bool 类型了

print(list(filter(choose, my_list)))
        
# 字符串操作
import re
str_list = ['lilei', 'hmm', 'de8ug', 'debug1', 'de8ug2']

def lh(s: str):
    return re.search('de8ug', s)

print(list(filter(lh, str_list)))

 

1.3 reduce 减少，合并

　　官方：Apply function of two arguments cumulatively to the items of sequence, from left to right,

　　　　　so as to reduce the sequence to a single value.

　　　　　将两个参数的函数累积到序列的项上，从左到右，以便将序列减少到单个值。

 　　why： 为了快速的进行累加，连乘的计算 使代码更简洁

　　需要注意：py3中吧reduce放到了fuctiontools这个模块下了

from functools import reduce

numbers = [1, 3, 5, 7, 9]

# 普通版本 累加
count = 0
for i in numbers:
    count += i
print(count)

# reduce版 累加
def add(x, y):
    return x+y

print(reduce(add, numbers))

# 普通版本 连乘
count = 1
for i in numbers:
    count *= i
print(count)

# reduce版本 连乘
def mul(x, y):
    return x*y
print(reduce(mul, numbers))

 

二、 lambda表达式

2.1  基本知识概览

 

 2.2 代码部分"1. 单参数 和 判断"

f = lambda x: x*2
f(2) # 4

f = lambda x: True if x>8 else False
print(f(9)) # True

"2. 多参数"
x = lambda x,y: x*y+2
print(x(2,3)) # 8

"3. 排序"
users = [('de8ug', 18, 1), ('lilei', 20, 2), ('hmm', 17, 3), ('zhangsan', 30, 4)]
users.sort(key=lambda x: x[1]) # x代表字典，每一个数组，要对谁排序，直接加上该位置
users.sort(key=lambda x:(x[1],x[2])) . # 双排序
print(users)

"4. 字典的默认值"
from collections import defaultdict

# 生成默认的数值
d = defaultdict(lambda :0)
d[1]
print(d) # defaultdict(<function <lambda> at 0x101ab9950>, {1: 0})

# 生成默认的字符串
d = defaultdict(lambda :'abc')
d[1]
print(d) # defaultdict(<function <lambda> at 0x101ab9950>, {1: 'abc'})

# 生成二元数组，给地理信息使用
point = defaultdict(lambda :(2,3))
point['p1']
print(point) # defaultdict(<function <lambda> at 0x105a89950>, {'p1': (2, 3)})

"5. 在map，reduce，filter中使用，可以减少函数的定义"
# 代码省略，看上面部分的代码