Python 函数 filter() map() reduce()

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Python 函数 filter() map() reduce()

技术小阿哥 2017-11-27 11:05:00 浏览622
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1.filter(bool_func,seq)

filter()是‘筛选函数’,也接收一个函数和一个序列,filter()把传人的函数依次作用于序列的每个元素,然后根据返回值是True还是false决定保留还是丢弃该元素 

例子:

  1. def fr(x):  

  2.     return x%2==1  

  3. print 'filter1:',filter(fr,range(1,51))#筛选出100以内的所有奇数  

  4. print 'filter2:',filter(fr,[1,2,3,4])

     输出:

         filter1: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41, 43, 45, 47, 49]
           filter2: [1, 3]

 filter内建函数的Python实现:


  1. >>> def filter(bool_func,seq):  

  2.     filtered_seq = []  

  3.     for eachItem in seq:  

  4.         if bool_func(eachItem):  

  5.             filtered_seq.append(eachItem)  

  6.     return filtered_seq


2、map(func,seq1[,seq2...])

map():将函数func作用于给定序列的每个元素,并用一个列表来提供返回值;如果func为None,func表现为身份函数,返回一个含有每个序列中元素集合的n个元组的列表。

     

  1. >>> map(lambda x : None,[1,2,3,4])  

  2. [None, None, None, None]  

  3. >>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4])  

  4. [2, 4, 6, 8]  

  5. >>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4,[5,6,7]])  

  6. [2, 4, 6, 8, [5, 6, 7, 5, 6, 7]]  

  7. >>> map(lambda x : None,[1,2,3,4])  

  8. [None, None, None, None]  


map内建函数的python实现:


  1. >>> def map(func,seq):  

  2.     mapped_seq = []  

  3.     for eachItem in seq:  

  4.         mapped_seq.append(func(eachItem))  

  5.     return mapped_seq  


3.reduce(func,seq[,init])

reduce():func为二元函数,将func作用于seq序列的元素,每次携带一对(先前的结果以及下一个序列的元素),连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上,最后减少我们的序列为一个单一的返回值:如果初始值init给定,第一个比较会是init和第一个序列元素而不是序列的头两个元素。

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

  2. 10  

  3. >>> reduce(lambda x,y : x + y,[1,2,3,4],10)  

  4. 20  


reduce的python实现:

  1. >>> def reduce(bin_func,seq,initial=None):  

  2.     lseq = list(seq)  

  3.     if initial is None:  

  4.         res = lseq.pop(0)  

  5.     else:  

  6.         res = initial  

  7.     for eachItem in lseq:  

  8.         res = bin_func(res,eachItem)  

  9.     return res  



本文转自 奚落123 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/guyuyuan/1921280,如需转载请自行联系原作者


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