Python 内建函数，filter,map, reduce

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最重要的是看内建函数的源码。

  在讲述filter，map和reduce之前，首先介绍一下匿名函数lambda。

     lambda的使用方法如下：lambda [arg1[,arg2,arg3,...,argn]] : expression

     例如：

    

[python] view plaincopy

1. >>> add = lambda x,y : x + y  
2. >>> add(1,2)  
3. 3  

     接下来分别介绍filter，map和reduce。

1、filter(bool_func,seq)：此函数的功能相当于过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素；返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列。

     例如：

     

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1. >>> filter(lambda x : x%2 == 0,[1,2,3,4,5])  
2. [2, 4]  

     filter内建函数的python实现：

    

[c-sharp] view plaincopy

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...])：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。

    例如：

    

[c-sharp] view plaincopy

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：

     

[python] view plaincopy

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])：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。

     例如：

    

[c-sharp] view plaincopy

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：

    

[python] view plaincopy

1. >>> def reduce(bin_func,seq,initial=None):  
2.     lseq = list(seq)  
3.     if initial is None:  
4.         res = lseq.pop(0)  
5.     else: