python之map,zip,reduce,filter的用法

1、reduce(func,iterable,initial):

　　参数：

　　　　- func 可执行函数

　　　　- iterable 可迭代对象

　　　　- initial 可选，初始参数

　　功能描述：调用func函数后，发生迭代，每次迭代，都会将上一次迭代结果和可迭代对象中的下一个元素传入func中执行。initial是可选的，如果给了一个值，则第一个元素用给的值，没给的话就用序列中的第一个值，然后返回函数运行后的结果

　　示例：

from functools import reduce
content=reduce(lambda x,y:x+y,[i for i in range(101)])
print(content)
# 5050

2、zip([iterable, ...])　　

　　参数：

　　　　- iterable 一个或多个序列

　　功能描述：这个函数可以将传进去的多个列表进行配对，让对应索引上的值放进同一个元组里，再通过list 或tuple强转（这样才可以打印出结果，而不是一个内存地址），将每一个元组放进一个列表或元组里。

　　示例：

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [4,5,6,7,8]
zipped = zip(a,b)     # 打包为元组的列表
print(list(zipped))
# [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
print(list(zip(a,c)))              # 元素个数与最短的列表一致
# [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

3、map(func, iterable, ...)：

　　参数：　　

　　　　- func 可执行函数

　　　　- iterable 一个或多个序列

　　功能描述：将func作用于每一个iterable中的每一个元素，也需要通过list或 tuple强转，如果func为None，则和zip()一样；

　　示例：

listx = [1,2,3,4,5,6,7]       # 7 个元素
listy = [20,30,40,50,60,70]         # 6 个元素
listz = [100,100,100,100]     # 4 个元素
list_result = map(lambda x,y,z : x + y + z,listx, listy, listz)
print(list(list_result))
# [121, 132, 143, 154]

　　　　可以看出，如果有多个序列，会按照最少元素的序列计算结果

4、filter(func, iterable)

　　参数：

　　　　- func 判断函数。

　　　　- iterable 可迭代对象。

　　功能描述：

　　　　将序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新迭代器中。

　　示例：

# 过滤出列表中的所有奇数
def is_odd(n):
    return n % 2 == 1
 
newlist = filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
print(list(newlist))
# [1, 3, 5, 7, 9]