Python特殊语法：filter、map、reduce求和差积、lambda

https://www.cnblogs.com/longdouhzt/archive/2012/05/19/2508844.html
1、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）返回：

root@kali:~/python/laowangpy/function# pythonPython 2.7.3 (default, Mar 14 2014, 11:57:14) [GCC 4.7.2] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> def f(x):...     return x%2 == 0#偶数... >>> filter(f,range(1,100))#对1-100中取出所有的偶数[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98]>>> >>> def g(x):...     return x != "a"... >>> filter(g,"abdgafr")#过滤字符串a'bdgfr'>>> 

2、map(function, sequence) ：对sequence中的item依次执行function(item)，见执行结果组成一个List返回：

>>> def h(y):...     return y*y... >>> map(h,range(1,10))[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]>>> >>> def cube(x): return x*x*x >>> map(cube, range(1, 11)) [1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]>>> def cube(x) : return x + x ... >>> map(cube , "abcde") ['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee']另外map也支持多个sequence，这就要求function也支持相应数量的参数输入：>>> def add(x, y): return x+y >>> map(add, range(8), range(8)) [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

3、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，例如可以用来对List求和：

>>> def add(x,y): return x + y >>> reduce(add, range(1, 11)) 55 （注：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10）>>> reduce(add, range(1, 11), 20) 75 （注：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+20）

4、lambda：这是Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数，类似与C语言中的宏，这些叫做lambda的函数，是从LISP借用来的，可以用在任何需要函数的地方：

>>> g = lambda x: x * 2 >>> g(3) 6 >>> (lambda x: x * 2)(3) 6

Python中，也有几个定义好的全局函数方便使用的，filter, map, reduce。 1 from functools import reduce  2 foo = [2, 18, 9, 22, 17, 24, 8, 12, 27] 3  4 print (list(filter(lambda x: x % 3 == 0, foo))) 5 #[18, 9, 24, 12, 27] 6  7 print (list(map(lambda x: x * 2 + 10, foo))) 8 #[14, 46, 28, 54, 44, 58, 26, 34, 64] 9 10 print (reduce(lambda x, y: x + y, foo))11 #139求1-100内的偶数>>> print (list(filter(lambda x: x%2 == 0,range(1,100))))[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78, 80, 82, 84, 86, 88, 90, 92, 94, 96, 98]>>> 上面例子中的map的作用，非常简单清晰。但是，Python是否非要使用lambda才能做到这样的简洁程度呢？在对象遍历处理方面，其实Python的for..in..if语法已经很强大，并且在易读上胜过了lambda。 　　　　比如上面map的例子，可以写成:print ([x * 2 + 10 for x in foo]) 非常的简洁，易懂。 　　　　　　　　filter的例子可以写成:print ([x for x in foo if x % 3 == 0]) 同样也是比lambda的方式更容易理解。