python学习记录五
map
我们可以先看map,map函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回
利用python实现
>>> def f(x): ... return x * x ... >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> list(r) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
map()
传入的第一个参数是f
,即函数对象本身。由于结果r
是一个Iterator
,Iterator
是惰性序列,因此通过list()
函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
所以,map()
作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,因此,我们不但可以计算简单的f(x)=x2,还可以计算任意复杂的函数,比如,把这个list所有数字转为字符串:
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘, ‘5‘, ‘6‘, ‘7‘, ‘8‘, ‘9‘]
reduce()用法 reduce把一个函数作用在一个序列[x1,x2,x3....]上,这个函数必须接受两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做类及计算,其效果就是:
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)>>> from functools import reduce >>> def add(x, y): ... return x + y ... >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) 25 >>> from functools import reduce >>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]) 13579
filter
filter()也可以接收一个函数和一个序列 和map()不同的是,filter()
把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True
还是False
决定保留还是丢弃该元素。
例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:
def is_odd(n): return n % 2 == 1 list(filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])) # 结果: [1, 5, 9, 15]
把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写:
def not_empty(s): return s and s.strip() list(filter(not_empty, [‘A‘, ‘‘, ‘B‘, None, ‘C‘, ‘ ‘])) # 结果: [‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]
可见用filter()
这个高阶函数,关键在于正确实现一个“筛选”函数。
注意到filter()
函数返回的是一个Iterator
,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter()
完成计算结果,需要用list()
函数获得所有结果并返回list。
sorted()
>>> sorted([36, 5, -12, 9, -21]) [-21, -12, 5, 9, 36] >>> sorted([36, 5, -12, 9, -21], key=abs) [5, 9, -12, -21, 36] >>> sorted([‘bob‘, ‘about‘, ‘Zoo‘, ‘Credit‘], key=str.lower) [‘about‘, ‘bob‘, ‘Credit‘, ‘Zoo‘] >>> sorted([‘bob‘, ‘about‘, ‘Zoo‘, ‘Credit‘], key=str.lower, reverse=True) [‘Zoo‘, ‘Credit‘, ‘bob‘, ‘about‘]
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