python 高阶函数map/reduce
Python内建了map()
和reduce()
函数.
map()
函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable
,map
将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator
返回。
1 def f(x): 2 return x*x 3 r = map(f, [1,2,3,4,5,6]) 4 print(r) 5 print(list(r))
Output:
<map object at 0x00000269FA005E10>
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
reduce
把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]
上,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,其效果就是:
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
可以写一个与int()函数相同作用的,把str 转成 int的函数:
from functools import reduce DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9} def str2int(s): def fn(x,y): return x * 10 + y def char2num(s): return DIGITS[s] return reduce(fn, map(char2num, s)) t = str2int('13579333') print(t) Output:13579333
优美胜于丑陋(Python 以编写优美的代码为目标)//
明了胜于晦涩(优美的代码应当是明了的,命名规范,风格相似)//
简洁胜于复杂(优美的代码应当是简洁的,不要有复杂的内部实现)//
复杂胜于凌乱(如果复杂不可避免,那代码间也不能有难懂的关系,要保持接口简洁)//
扁平胜于嵌套(优美的代码应当是扁平的,不能有太多的嵌套)//
间隔胜于紧凑(优美的代码有适当的间隔,不要奢望一行代码解决问题)//
可读性很重要(优美的代码是可读的)//
即便假借特例的实用性之名,也不可违背这些规则(这些规则至高无上)//
不要包容所有错误,除非你确定需要这样做(精准地捕获异常,不写 except:pass 风格的代码)//
当存在多种可能,不要尝试去猜测‘而是尽量找一种,最好是唯一一种明显的解决方案(如果不确定,就用穷举法)。虽然这并不容易,因为你不是 Python 之父(这里的 Dutch 是指 Guido )//
做也许好过不做,但不假思索就动手还不如不做(动手之前要细思量)//
如果你无法向人描述你的方案,那肯定不是一个好方案;反之亦然(方案测评标准)//
命名空间是一种绝妙的理念,我们应当多加利用(倡导与号召)//