python高阶函数(Map、Reduce、Filter、lamba)
Map函数
map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,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list返回。
代码如下:
>>> def f(x): ... return x * x ... >>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Reduce函数
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)
比方说对一个序列求和,就可以用reduce实现:
>>> def add(x, y): ... return x + y ... >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) 25
Filter函数
Python内建的filter()函数用于过滤序列。
和map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时,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 filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]) # 结果: [1, 5, 9, 15]
把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写:
def not_empty(s): return s and s.strip() filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']) # 结果: ['A', 'B', 'C']
Lambda函数
编程中提到的 lambda 表达式,通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,也就是指匿名函数。
举例对比(列表中的元素平方):
>>> map(lambda x:x*x, range(5)) [0, 1, 4, 9, 16] >>> def sq(x): ... return x * x ... >>> map(sq, range(5)) [0, 1, 4, 9, 16]
参考文档:http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/5300340.html
参考文档:http://blog.csdn.net/u010541307/article/details/53189969