简单了解python filter、map、reduce的区别_Python

简单了解python filter、map、reduce的区别

2020-04-25 14:13小小程序员ol Python

这篇文章主要介绍了简单了解python filter、map、reduce的区别,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

python中有一些非常有趣的函数，面试的时候可能会遇到。今天也来总结一下，不过该类的网上资料也相当多，也没多少干货，只是习惯性将一些容易遗忘的功能进行整理。

lambda 为关键字。filter，map，reduce为内置函数。

lambda：实现python中单行最小函数。

				?

									g = lambda x: x * 2

									#相当于

									def g(x):

									  return x*2

filter(function, sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple（取决于sequence的类型）。
filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string：入参为函数和列表/元组/字符串，返回值为item列表/元组/字符串。
map(function, sequence) ：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果function(item)组成一个List返回。map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list：入参是为函数和列表/元组/字符串，返回值为function(item)列表。

reduce(function, sequence, starting_value)：对sequence中的item顺序迭代调用function，如果有starting_value，还可以作为初始值调用。function接收的参数个数只能为2，先把sequence中第一个值和第二个值当参数传给function，再把function的返回值和第三个值当参数传给function，然后只返回一个结果。

reduce(function, sequence[, initial]) -> value：入参是为函数和列表/元组/字符串和初始值，返回值为数值。

用法举例：

				?

									#coding=utf-8

									#1.lambda用法，冒号之前的是入参，冒号之后的是表达式，返回的值，最简单的函数

									print [(lambda x:x*x)(x)for x in range(11)]

									#结果：[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

									print (lambda x:x*x)(3)

									#结果：9

									g=lambda x:x*x

									print g(4)

									#结果：16

									#2.filter用法:返回执行结果为TRUE的入参（入参是列表字符元组）

									print filter(lambda x:x*x-4,range(10))

									#结果：[0, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

									#3.map的用法：对列表入参依次执行函数。入参为列表，有多少个列表，就应该有多少个入参。

									print map(lambda x:x*x-4,range(10))

									#结果：[-4, -3, 0, 5, 12, 21, 32, 45, 60, 77]

									print map(lambda x,y:x*y-4,range(3),[8,9,10])

									#结果：[-4, 5, 16]

									#4.reduce用法：先把sequence中第一个值和第二个值当参数传给function，再把function的返回值和第三个值当参数传给fuction,最终返回一个结果值

									#接收的入参个数只能为2

									print reduce(lambda x,y:x*y-4,range(4))

									#结果：-40

									#计算0到100的和

									print reduce(lambda x,y:x+y, range(101))

									#结果：5050

									print reduce(lambda x,y:x+y, range(101),100)

									#结果：5150