Python中的map、reduce和filter浅析

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 2080
收藏 0 赞 0 分享

1、先看看什么是 iterable 对象

以内置的max函数为例子,查看其doc:

复制代码 代码如下:

>>> print max.__doc__
max(iterable[, key=func]) -> value
max(a, b, c, ...[, key=func]) -> value

With a single iterable argument, return its largest item.
With two or more arguments, return the largest argument.


在max函数的第一种形式中,其第一个参数是一个 iterable 对象,既然这样,那么哪些是 iterable 对象呢?
复制代码 代码如下:

>>> max('abcx')
>>> 'x'
>>> max('1234')
>>> '4'
>>> max((1,2,3))
>>> 3
>>> max([1,2,4])
>>> 4

我们可以使用yield生成一个iterable 对象(也有其他的方式):
复制代码 代码如下:

def my_range(start,end):
    ''' '''
    while start <= end:
        yield start
        start += 1

执行下面的代码:
复制代码 代码如下:

for num in my_range(1, 4):
    print num
print max(my_range(1, 4))

将输出:
复制代码 代码如下:

1
2
3
4
4


2、map

在http://docs.python.org/2/library/functions.html#map中如此介绍map函数:

复制代码 代码如下:

map(function, iterable, ...)
Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed, function must take that many arguments and is applied to the items from all iterables in parallel. If one iterable is shorter than another it is assumed to be extended with None items. If function is None, the identity function is assumed; if there are multiple arguments, map() returns a list consisting of tuples containing the corresponding items from all iterables (a kind of transpose operation). The iterable arguments may be a sequence or any iterable object; the result is always a list.

map函数使用自定义的function处理iterable中的每一个元素,将所有的处理结果以list的形式返回。例如:
复制代码 代码如下:

def func(x):
    ''' '''
    return x*x

print map(func, [1,2,4,8])
print map(func, my_range(1, 4))


运行结果是:
复制代码 代码如下:

[1, 4, 16, 64]
[1, 4, 9, 16]

也可以通过列表推导来实现:
复制代码 代码如下:

print [x*x for x in [1,2,4,8]]

3、reduce

在http://docs.python.org/2/library/functions.html#reduce中如下介绍reduce函数:

复制代码 代码如下:

reduce(function, iterable[, initializer])
Apply function of two arguments cumulatively to the items of iterable, from left to right, so as to reduce the iterable to a single value. For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates ((((1+2)+3)+4)+5). The left argument, x, is the accumulated value and the right argument, y, is the update value from the iterable. If the optional initializer is present, it is placed before the items of the iterable in the calculation, and serves as a default when the iterable is empty. If initializer is not given and iterable contains only one item, the first item is returned.

这个已经介绍的很明了,
复制代码 代码如下:
reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])

相当于计算
复制代码 代码如下:

((((1+2)+3)+4)+5)

而:
复制代码 代码如下:

reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5],6)

相当于计算
复制代码 代码如下:

(((((6+1)+2)+3)+4)+5)


4、filter

在http://docs.python.org/2/library/functions.html#filter中如下介绍filter函数:

复制代码 代码如下:

filter(function, iterable)
Construct a list from those elements of iterable for which function returns true. iterable may be either a sequence, a container which supports iteration, or an iterator. If iterable is a string or a tuple, the result also has that type; otherwise it is always a list. If function is None, the identity function is assumed, that is, all elements of iterable that are false are removed.

Note that filter(function, iterable) is equivalent to [item for item in iterable if function(item)] if function is not None and [item for item in iterable if item] if function is None.


参数function(是函数)用于处理iterable中的每个元素,如果function处理某元素时候返回true,那么该元素将作为list的成员而返回。比如,过滤掉字符串中的字符a:
复制代码 代码如下:

def func(x):
    ''' '''
    return x != 'a'

print filter(func, 'awake')


运行结果是:
复制代码 代码如下:

wke

这也可以通过列表推导来实现:
复制代码 代码如下:

print ''.join([x for x in 'awake' if x != 'a'])

更多精彩内容其他人还在看

Python调用C/C++的方法解析

这篇文章主要介绍了Python调用C/C++的方法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

学习Python爬虫的几点建议

这篇文章主要介绍了学习Python爬虫的几点建议,对新手学习爬虫有很大的帮助,感兴趣的朋友可以了解下
收藏 0 赞 0 分享

Python创建临时文件和文件夹

这篇文章主要介绍了Python如何创建临时文件和文件夹,文中讲解非常细致,代码帮助大家更好的理解和学习,感兴趣的朋友可以了解下
收藏 0 赞 0 分享

浅析Python 序列化与反序列化

这篇文章主要介绍了Python 序列化与反序列化的相关资料,文中讲解非常细致,代码帮助大家更好的理解和学习,感兴趣的朋友可以了解下
收藏 0 赞 0 分享

8种常用的Python工具

这篇文章主要介绍了8种常用的Python工具,帮助大家更好的学习Python,感兴趣的朋友可以了解下
收藏 0 赞 0 分享

python爬虫使用requests发送post请求示例详解

这篇文章主要介绍了python爬虫使用requests发送post请求示例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

Python结合Window计划任务监测邮件的示例代码

这篇文章主要介绍了Python结合Window计划任务监测邮件的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

Python用来做Web开发的优势有哪些

这篇文章主要介绍了Python用来做Web开发的优势有哪些,文中讲解非常细致,帮助大家更好的理解和学习Python,感兴趣的朋友可以了解下
收藏 0 赞 0 分享

如何解决pycharm调试报错的问题

在本篇内容里小编给大家整理的是一篇关于如何解决pycharm调试报错的问题文章,需要的朋友们可以学习参考下。
收藏 0 赞 0 分享

基于logstash实现日志文件同步elasticsearch

这篇文章主要介绍了基于logstash实现日志文件同步elasticsearch,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享
查看更多