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map/reduce/filter

map/reduce/filter 是 Python 中较为常用的内建高阶函数，它们为函数式编程提供了不少便利。

map

map 函数的使用形式如下：

map(function, sequence)

解释：对 sequence 中的 item 依次执行 function(item)，并将结果组成一个 List 返回，也就是：

[function(item1), function(item2), function(item3), ...]

看一些简单的例子。

>>> def square(x): ...     return x * x  >>> map(square, [1, 2, 3, 4]) [1, 4, 9, 16]  >>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4])   # 使用 lambda [1, 4, 9, 16]  >>> map(str, [1, 2, 3, 4]) ['1', '2', '3', '4']  >>> map(int, ['1', '2', '3', '4']) [1, 2, 3, 4]

再看一个例子：

def double(x):     return 2 * x  def triple(x):     return 3 *x  def square(x):     return x * x  funcs = [double, triple, square]  # 列表元素是函数对象  # 相当于 [double(4), triple(4), square(4)] value = list(map(lambda f: f(4), funcs))  print value  # output [8, 12, 16]

上面的代码中，我们加了 list 转换，是为了兼容 Python3，在 Python2 中 map 直接返回列表，Python3 中返回迭代器。

reduce

reduce 函数的使用形式如下：

reduce(function, sequence[, initial])

解释：先将 sequence 的前两个 item 传给 function，即 function(item1, item2)，函数的返回值和 sequence 的下一个 item 再传给 function，即 function(function(item1, item2), item3)，如此迭代，直到 sequence 没有元素，如果有 initial，则作为初始值调用。

也就是说：

reduece(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

看一些例子，就能很快理解了。

>>> reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4])  # 相当于 ((1 * 2) * 3) * 4 24 >>> reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4], 5) # ((((5 * 1) * 2) * 3)) * 4 120 >>> reduce(lambda x, y: x / y, [2, 3, 4], 72)  #  (((72 / 2) / 3)) / 4 3 >>> reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4], 5)  # ((((5 + 1) + 2) + 3)) + 4 15 >>> reduce(lambda x, y: x - y, [8, 5, 1], 20)  # ((20 - 8) - 5) - 1 6 >>> f = lambda a, b: a if (a > b) else b   # 两两比较，取最大值 >>> reduce(f, [5, 8, 1, 10]) 10

filter

filter 函数用于过滤元素，它的使用形式如下：

filter(function, sequnce)

解释：将 function 依次作用于 sequnce 的每个 item，即 function(item)，将返回值为 True 的 item 组成一个 List/String/Tuple (取决于 sequnce 的类型，python3 统一返回迭代器) 返回。

看一些例子。

>>> even_num = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5, 6])) >>> even_num [2, 4, 6] >>> odd_num = list(filter(lambda x: x % 2, [1, 2, 3, 4, 5, 6])) >>> odd_num [1, 3, 5] >>> filter(lambda x: x < 'g', 'hijack') 'ac'        # python2 >>> filter(lambda x: x < 'g', 'hijack') <filter object at 0x1034b4080>   # python3