Python 函数之lambda、map、filter和reduce

1、lambda函数

lambda()是Python里的匿名函数,其语法如下:

lambda [arg1[, arg2, ... argN]]: expression

学习条件运算时,对于简单的 if else 语句,可以使用三元运算来表示,即:

# 普通条件语句
if 1 == 1:
    name = ‘evescn‘
else:
    name = ‘gm‘

# 三元运算
name = ‘evescn‘ if 1 == 1 else ‘gm‘

对于简单的函数,也存在一种简便的表示方式,即:lambda表达式

# ###################### 普通函数 ######################
# 定义函数(普通方式)
def func(arg):
    return arg + 1

# 执行函数
result = func(123)

# ###################### lambda ######################

# 定义函数(lambda表达式)
my_lambda = lambda arg : arg + 1

# 执行函数
result = my_lambda(123)

lambda存在意义就是对简单函数的简洁表示,下面在举一个列表的例子

l = [11, 22, 33, 44]

new_l = map(lambda x: x + 10, l)

a = list(new_l)
print(a)

# 输出结果
[21, 32, 43, 54]

2、map函数

map函数会根据提供的函数对指定序列做映射。

map函数的定义:

map(function, sequence[, sequence, ...]) 

map 函数会对序列参数 sequence 中的每个元素调用 function 函数,返回的结果为每一个元素调用function函数的返回值

l = [11, 22, 33, 44]

def myadd(x):
    return x + 10

new_n = map(myadd, l)

b = list(new_n)
print(b)

# 输出结果
[21, 32, 43, 54]

利用map()函数,把用户输入的不规范的英文名字,变为首字母大写,其他小写的规范名字。输入:[‘adam‘, ‘LISA‘, ‘barT‘],输出:[‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘]

3、filter 函数

对于序列中的元素进行筛选,最终获取符合条件的序列

def myfunc(x):
    if x > 30:
        return True
    else:
        return False

a = [11, 22, 33]

new_a = filter(myfunc,a)

b = list(new_a)
print(b)

# 输出结果
[33]

4、reduce函数

对于序列内所有元素进行累计操作

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)

比方说对一个序列求和,就可以用reduce实现:

>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
...     return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

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13579reduce就可以派上用场:

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579

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:

>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
...     return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, ‘13579‘))
13579

整理成一个str2int的函数就是:

from functools import reduce

def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y
    def char2num(s):
        return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7, ‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s]
    return reduce(fn, map(char2num, s))

还可以用lambda函数进一步简化成:

from functools import reduce

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

def str2int(s):
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

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!

转载自:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014317852443934a86aa5bb5ea47fbbd5f35282b331335000

http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4943406.html

时间: 2024-10-19 12:37:08

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python几个重要的函数(lambda,filter,reduce,map,zip)

一.匿名函数lambda lambda argument1,argument2,...argumentN :expression using arguments 1.lambda是一个表达式,而不是一个语句. 因为这一点,lambda可以出现在python语法不允许def出现的地方---例如,在一个列表常量中或者函数调用的参数中,此外,作为一个表达式,lambda返回一个值一个值(一个新的函数),可以选择性地值给一个变量名.相反,def语句总是得在头部将一个新的函数赋值给一个变量名,而不是将这个

[译]PYTHON FUNCTIONS - MAP, FILTER, AND REDUCE

map, filter, and reduce Python提供了几个函数,使得能够进行函数式编程.这些函数都拥有方便的特性,他们可以能够很方便的用python编写. 函数式编程都是关于表达式的.我们可以说,函数式编程是一种面向表达式的编程. Python提供的面向表达式的函数有: map(aFunction, aSequence) filter(aFunction, aSequence) reduce(aFunction, aSequence) lambda list comprehensio

Python -- lambda, map, filter

lambda f = lambda x : x * 2 f(5) map list(map(lambda x:x[0].upper()+x[1:].lower(), ['sQd', 'ZORO'])) #传入列表,首字母变大写,其余变小写 filter list(filter(lambda n: n%2 == 1, [1,2,3,4,5])) #保留奇数,舍弃偶数 list(filter(lambda s: s and s.strip(), ['S', '', None, 'b'])) #删除一

Map, filter and reduce

To add up all the numbers in a list, you can use a loop like this: Total is initialized to 0. Each time through the loop, x gets one element from the list. the += operator provides a short way to update a variable: Total += x is equivalent to: total

python六剑客:map()、lambda()、filter()、reduce()、推导类表、切片

一:map():映射 map()有两个参数,一个函数,一个序列,序列中每一个元素都会做为参数传给前边的函数,然后生成新的列表, 第二个参数必须用一个序列:元祖,列表,字符串 >>> map(str,[1,2,3,4])['1', '2', '3', '4'] 也可以自己定义函数 搭配lambda函数 >>> map(lambda x:x.upper(),"abc")['A', 'B', 'C'] 二:lambda匿名函数 lambda语句被用来创建新

python中 Lambda,Map,Filter,Itertools,Generator高级函数的用法

Lambda 函数 Lambda 函数是一种比较小的匿名函数--匿名是指它实际上没有函数名. Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义,但对于 lambda 函数,我们根本没为它命名.这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算,而无需完全定义函数. lambda 函数可以使用任意数量的参数,但表达式只能有一个. x = lambda a, b : a * b print(x(5, 6)) # prints '30' x = lambd

Python lambda map filter reduce

lambda可以理解为一个小的匿名函数,lambda函数可以使用任意数量的参数,但只能有一个表达式模板: lambda argument: manipulate(argument)参数:argument就是这个匿名函数传入的参数,冒号后面是我们对这个参数的操作方法numbers = [1,2,3,4,5]add_one = list(map(lambda n:n + 1,numbers))print(list(add_one))[2, 3, 4, 5, 6] map()map()函数的主要作用是

lambda,map,filter,reduce

lambda 编程中提到的 lambda 表达式,通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,也就是指匿名函数.返回一个函数对象. func = lambda x,y:x+y func相当于 def func(x,y): return x+y l = lambda x: x[0] if x else '' 可以直接调l对列表进行处理 map,reduce,filter中的function都可以用lambda表达式来生成 map map函数会根据提供的函数对指定序列做映射. m

python学习--lambda map filter reduce yield

lambda: map