python高阶函数(Map、Reduce、Filter)
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。 举例说明 比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就可以用map()实现如下: 现在,我们用Python代码实现: >>> 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] 1 2 3 4 5 map()传入的第一个参数是f,即函数对象本身。 你可能会想,不需要map()函数,写一个循环,也可以计算出结果: L = [] for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]: L.append(f(n))print L 1 2 3 的确可以,但是,从上面的循环代码,能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list”吗? 所以,map()作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,因此,我们不但可以计算简单的f(x)=x2,还可以计算任意复杂的函数,比如,把这个list所有数字转为字符串: >>> map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] 1 2 只需要一行代码。 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) 1 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 1 2 3 4 5 当然求和运算可以直接用Python内建函数sum(),没必要动用reduce。 但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579,reduce就可以派上用场: >>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]) 13579 1 2 3 4 5 这个例子本身没多大用处,但是,如果考虑到字符串str也是一个序列,对上面的例子稍加改动,配合map(),我们就可以写出把str转换为int的函数: >>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> def char2num(s): ... return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s] ... >>> reduce(fn, map(char2num, '13579')) 13579 1 2 3 4 5 6 7 8 整理成一个str2int的函数就是: def str2int(s): def fn(x, y): return x * 10 + y def char2num(s): return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s] return reduce(fn, map(char2num, s)) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 还可以用lambda函数进一步简化成: def char2num(s): return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s] def str2int(s): return reduce(lambda x,y: x*10+y, map(char2num, s)) 1 2 3 4 5 也就是说,假设Python没有提供int()函数,你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数,而且只需要几行代码! 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。 1 True保留,False丢弃 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] 1 2 3 4 5 6 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'] 1 2 3 4 5 6 可见用filter()这个高阶函数,关键在于正确实现一个“筛选”函数。