python的map，filter，reduce函数

Map函数 

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。 

举例说明 

比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现如下： 

现在，我们用Python代码实现：

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> map(f, [, , , , , , , , ])
[, , , , , , , , ]           

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map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。 

你可能会想，不需要map()函数，写一个循环，也可以计算出结果：

L = []
for n in [, , , , , , , , ]:
    L.append(f(n))print L           

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的确可以，但是，从上面的循环代码，能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list”吗？ 

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：

>>> map(str, [, , , , , , , , ])
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']           

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只需要一行代码。

Reduce函数 

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3…]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)           

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比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现：

>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [, , , , ])
           

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当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()，没必要动用reduce。 

但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：

>>> def fn(x, y):
...     return x *  + y
...
>>> reduce(fn, [, , , , ])
           

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这个例子本身没多大用处，但是，如果考虑到字符串str也是一个序列，对上面的例子稍加改动，配合map()，我们就可以写出把str转换为int的函数：

>>> def fn(x, y):
...     return x *  + y
...
>>> def char2num(s):
...     return {'0': , '1': , '2': , '3': , '4': , '5': , '6': , '7': , '8': , '9': }[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
           

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整理成一个str2int的函数就是：

def str2int(s):

    def fn(x, y):
        return x *  + y

    def char2num(s):
        return {'0': , '1': , '2': , '3': , '4': , '5': , '6': , '7': , '8': , '9': }[s]

    return reduce(fn, map(char2num, s))           

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还可以用lambda函数进一步简化成：

def char2num(s):
    return {'0': , '1': , '2': , '3': , '4': , '5': , '6': , '7': , '8': , '9': }[s]

def str2int(s):
    return reduce(lambda x,y: x*+y, map(char2num, s))           

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也就是说，假设Python没有提供int()函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码！

Filter函数 

Python内建的filter()函数用于过滤序列。

和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的时，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。
           

True保留，False丢弃 

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 %  == 

filter(is_odd, [, , , , , , , ])

# 结果: [1, 5, 9, 15]           

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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()

filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  '])

# 结果: ['A', 'B', 'C']           

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可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数。