Python特殊函数快速理解filter(),reduce(),map(),lambda()

01x0 前言

环境配置:windows 10 
Python版本: 2.7.13

01x1 正文

本篇文章只是提供大家一个区分对比的途径

map()

map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。

看不懂?我们来看一个通用的例子就知道了.

需求:对list[1,2,3,4,5,6,7,8,9] 这个列表中每一项进行平方

这里我们就可以使用map()函数来实现目的

def sqrt(x):
    return x*x
print map(sqrt,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]) 

结果:

分析:
以本例来说明,map函数就是把本身第一个参数sqrt()函数作用在第二个参数列表(可以是任意类型的数据)中的每个元素上

注意：
    map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。
    利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。
    由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。

reduce()

reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。

用例子来说话:
      需求:对list[1, 3, 5, 7, 9]求和

def add(x,y):
    return x+y
print reduce(add,[1,3,5,7,9])

分析:

先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4；
再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9；
再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16；
再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25；
由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。

结果:

filter()

        filter()函数是 Python 内置的另一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。

    例子:要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，首先，要编写一个判断奇数的函数：

def notprimary(x):
    return x%2==1
print filter(notprimary,[1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

分析:

也就是说,当函数notprimary为True时,新的list就只会剩下满足条件为True的元素

结果:

lambda()[匿名函数]

这个我们直接讲用法

还是根据map()的例子,对list[1,2,3,4,5,6,7,8,9] 这个列表中每一项进行平方

map的写法:

def sqrt(x):
    return x*x
print map(sqrt,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])

lambda()匿名函数的写法

print map(lambda x:x*x,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])

结果都为:

lambda():
    关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数,不需要return,不需要函数名,只能有一个表达式,返回值就是该表达式的结果。