Python 函数 filter() map() reduce()

1.filter(bool_func,seq)

filter()是‘筛选函数’，也接收一个函数和一个序列，filter()把传人的函数依次作用于序列的每个元素，然后根据返回值是True还是false决定保留还是丢弃该元素

例子：

1. def fr(x):
2. return x%2==1
3. print ‘filter1:‘,filter(fr,range(1,51))#筛选出100以内的所有奇数
4. print ‘filter2:‘,filter(fr,[1,2,3,4])

输出：

filter1: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41, 43, 45, 47, 49]
           filter2: [1, 3]

filter内建函数的Python实现：

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...])

map()：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。

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：

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])

reduce()：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。

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：

1. >>> def reduce(bin_func,seq,initial=None):
2. lseq = list(seq)
3. if initial is None:
4. res = lseq.pop(0)
5. else:
6. res = initial
7. for eachItem in lseq:
8. res = bin_func(res,eachItem)
9. return res