Python基础-高阶函数-Map-Reduce

Map函数

map()函数接受2个参数

1. 参数 函数

2. 参数 Iterable

示例

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# map() 函数的使用

# 转换为字符串
def funtion(x):
    return str(x)

def test():

    mList = [1,2,3,4,5]
    # ('List ', [1, 2, 3, 4, 5])
    print("List ", mList)

    # Map函数的使用:函数, Iterator
    # ('Map ', ['1', '2', '3', '4', '5'])
    mMap = map(funtion, [1,2,3,4,5])
    print("Map ", mMap)

# 运行测试程序    
test()           

运行结果

D:\PythonProject>python run.py
('List ', [1, 2, 3, 4, 5])
('Map ', ['1', '2', '3', '4', '5'])           

我的理解是，管他的能用就行，知道怎么传参，传出什么结果就行了。结果是以一个新的Iterator，项目用到的时候才是关键

Reduce用法

reduce把一个函数作用在一个序列[a,b..]上，这个函数必须接受2个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，效果如下

reduce(f(x, y), [a, b]) = f(a, b)

我的理解就是传递2个类似递归函数的，详见下面demo，看代码理解得快

实例

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# Python Reduce用法

# reduce(f(x, y), [a, b]) = f(a, b)
# reduce(f(x, y), [a, b, c]) = f(f(a, b),c)

# 2 个参数的函数
def function(x, y):
    return x +y

def reduceTest():
    # reduce(f(x, y), [a, b]) = f(a, b)
    # f(x, y) = f(1, 2) = 1 + 2 = 3
    # 预测值 result = 3
    result = reduce(function, [1, 2])
    # 实际答案 3
    print(result)

    # reduce(f(x, y), [a, b, c]) = f(f(a, b),c)
    # 第一步f(x, y) = f(1, 2) = 1 + 2 = 3
    # 第二步f(x, y) = f(3, 3) = 1 + 2 = 6
    result = reduce(function, [1, 2,3])
    # 实际答案 6
    print(result)

reduceTest()           

运行结果

D:\PythonProject>python run.py
3
6