Python中的map、reduce和filter浅析_python

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'])

时间: 2025-01-27 07:43:09

Python中的map、reduce和filter浅析_python的相关文章

Python中的特殊语法:filter、map、reduce、lambda介绍_python

filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回: 复制代码 代码如下: >>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 >>> filter(f, range(2, 25)) [5, 7, 11, 13, 17, 19, 23] >>

Python中的map()函数和reduce()函数的用法_python

Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文"MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters",你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.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,

浅析Python中yield关键词的作用与用法_python

前言 为了理解yield是什么,首先要明白生成器(generator)是什么,在讲生成器之前先说说迭代器(iterator),当创建一个列表(list)时,你可以逐个的读取每一项,这就叫做迭代(iteration). >>> mylist = [1, 2, 3] >>> for i in mylist : ... print(i) 1 2 3 mylist 是一个可迭代的对象.当使用一个列表生成式来建立一个列表的时候,就建立了一个可迭代的对象: >>>

Python中的Classes和Metaclasses详解_python

类和对象 类和函数一样都是Python中的对象.当一个类定义完成之后,Python将创建一个"类对象"并将其赋值给一个同名变量.类是type类型的对象(是不是有点拗口?). 类对象是可调用的(callable,实现了 __call__方法),并且调用它能够创建类的对象.你可以将类当做其他对象那么处理.例如,你能够给它们的属性赋值,你能够将它们赋值给一个变量,你可以在任何可调用对象能够用的地方使用它们,比如在一个map中.事实上当你在使用map(str, [1,2,3])的时候,是将一个

python中的sort方法使用详解_python

Python中的sort()方法用于数组排序,本文以实例形式对此加以详细说明: 一.基本形式列表有自己的sort方法,其对列表进行原址排序,既然是原址排序,那显然元组不可能拥有这种方法,因为元组是不可修改的. x = [4, 6, 2, 1, 7, 9] x.sort() print x # [1, 2, 4, 6, 7, 9] 如果需要一个排序好的副本,同时保持原有列表不变,怎么实现呢 x =[4, 6, 2, 1, 7, 9] y = x[ : ] y.sort() print y #[1,

Python中的装饰器用法详解_python

本文实例讲述了Python中的装饰器用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这里还是先由stackoverflow上面的一个问题引起吧,如果使用如下的代码: 复制代码 代码如下: @makebold @makeitalic def say():    return "Hello" 打印出如下的输出: <b><i>Hello<i></b> 你会怎么做?最后给出的答案是: 复制代码 代码如下: def makebold(fn):    

Python中的变量和作用域详解_python

作用域介绍 python中的作用域分4种情况: L:local,局部作用域,即函数中定义的变量: E:enclosing,嵌套的父级函数的局部作用域,即包含此函数的上级函数的局部作用域,但不是全局的: G:globa,全局变量,就是模块级别定义的变量: B:built-in,系统固定模块里面的变量,比如int, bytearray等. 搜索变量的优先级顺序依次是:作用域局部>外层作用域>当前模块中的全局>python内置作用域,也就是LEGB. x = int(2.9) # int bu

Python中super()函数简介及用法分享_python

首先看一下super()函数的定义: super([type [,object-or-type]]) Return a **proxy object** that delegates method calls to a **parent or sibling** class of type. 返回一个代理对象, 这个对象负责将方法调用分配给第一个参数的一个父类或者同辈的类去完成. parent or sibling class 如何确定? 第一个参数的__mro__属性决定了搜索的顺序, sup

在Python中关于中文编码问题的处理建议_python

字符串是Python中最常用的数据类型,而且很多时候你会用到一些不属于标准ASCII字符集的字符,这时候代码就很可能抛出UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc4 in position 10: ordinal not in range(128)异常.这种异常在Python中很容易遇到,尤其是在Python2.x中,是一个很让初学者费解头疼的问题.不过,如果你理解了Python的Unicode,并在编码中遵循一定的原则,这种编