零基础学 Python(24):必学高阶函数

作者: 王炳明 分类: Python 基础教程 发布时间: 2021-01-26 18:02 热度:226

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1. map 函数

map 函数,它接收两个参数,第一个参数是一个函数对象(当然也可以是一个lambda表达式),第二个参数是一个序列。

它可以实现怎样的功能呢,我举个例子你就明白了。

>>> map(lambda x: x*2, [1,2,3,4,5])
[2, 4, 6, 8, 10]

可以很清楚地看到,它可以将后面序列中的每一个元素做为参数传入lambda中。

当我们不使用 map 函数时,你也许会这样子写。

mylist=[]
for i in [1,2,3,4,5]:
    mylist.append(i*2)

2. filter 函数

filter 函数,和 map 函数相似。同样也是接收两个参数,一个lambda 表达式,一个序列。它会遍历后面序列中每一个元素,并将其做为参数传入lambda表达式中,当表达式返回 True,则元素会被保留下来,当表达式返回 False ,则元素会被丢弃。

下面这个例子,将过滤出一个列表中小于0的元素。

>>>filter(lambda x: x < 0, range(-5, 5))
[-5, -4, -3, -2, -1]

3. reduce 函数

reduce 函数,也是类似的。它的作用是先对序列中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 lambda 函数运算,将其得到的结果再与第四个元素进行运算,以此类推下去直到后面没有元素了。

零基础学 Python(24):必学高阶函数插图

这边举个例子你也就明白了。

>>>reduce(lambda x,y: x+y, [1,2,3,4,5])
15

它的运算过程分解一下是这样的。

1+2=3
3+3=6
6+4+10
10+5=15

4. 注意点

以上几个函数,熟练的掌握它们的写法,可以让我们的代码看起来更加的 Pythonic ,在某一程度上代码看起来更加的简洁。

如果你是新手呢,你需要注意的是,以上示例是在 Python2.x 环境下演示的。而在 Python3.x 中,却有所不同,你可以自己尝试一下。

这里总结一下:

第一点,map 和 filter 函数返回的都不再是一个列表,而是一个迭代器对象。这里以map为例

>>> map_obj = map(lambda x: x*2, [1,2,3,4,5])
>>> from collections.abc import Iterator
>>> isinstance(map_obj, Iterator)
True
>>> next(map_obj)
2
>>> list(map_obj)
[4, 6, 8, 10]

第二点,reduce 不可以直接调用,而是要先导入才能使用,

from functools import reduce
weixin

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