Python 拓展之特殊函数（lambda 函数，map 函数，filter 函数，reduce 函数）

写在以前

今天给你们介绍几个比较特殊的函数，他们具备函数式编程的特色，有人将它们视为 Python 可进行 「函数式编程」 的见证，至于什么是函数式编程，不是本篇文章的重点，感兴趣的能够去了解一下。老读者可能都知道，我很是推崇 Python 的简洁优雅，而今天的这几个函数，有了它们，最大的好处就是可让程序更简洁，固然，没有它们程序也能够用其它方式实现。

lambda 函数

lambda 是一个能够只用一行就能解决问题的函数，让咱们先看下面的例子：

>>> def add(x):
...     x += 1
...     return x
...
>>> numbers = range(5)
>>> list(numbers)
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> new_numbers = []
>>> for i in numbers:
...     new_numbers.append(add(i))
...
>>> new_numbers
[1, 2, 3, 4, 5]
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在上面的这个例子中，函数 add() 充当了一个中间角色，固然上面的例子也能够以下实现：

>>> new_numbers = [i+1 for i in numbers]
>>> new_numbers
[1, 2, 3, 4, 5]
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首先我要说，上面的列表解析式实际上是很好用的，可是我恰恰要用 lambda 这个函数代替 add(x) ：

>>> lamb = lambda x: x+1
>>> new_numbers = []
>>> for i in numbers:
...     new_numbers.append(lamb(i))
...
>>> new_numbers
[1, 2, 3, 4, 5]
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在这里的 lamb 就至关于 add(x) ，lamb = lambda x : x+1 就至关于 add(x) 里的代码块。下面再写几个应用 lambda 的小例子：

>>> lamb = lambda x,y : x + y
>>> lamb(1,2)
3
>>> lamb1 = lambda x : x ** 2
>>> lamb1(5)
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由上面的例子咱们能够总结一下 lambda 函数的具体使用方法：lambda 后面直接跟变量，变脸后面是冒号，冒号后面是表达式，表达式的计算结果就是本函数的返回值。

在这里有一点须要提醒的是，虽然 lambda 函数能够接收任意多的参数而且返回单个表达式的值，可是 lambda 函数不能包含命令且包含的表达式不能超过一个。若是你须要更多复杂的东西，你应该去定义一个函数。

lambda 做为一个只有一行的函数，在你具体的编程实践中能够选择使用，虽然在性能上没什么提高，可是看着舒服呀。

map 函数

咱们在上面讲 lambda 的时候用的例子，其实 map 也能够实现，请看下面的操做：

>>> numbers = [0,1,2,3,4]
>>> map(add,numbers)
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> map(lambda x: x + 1,numbers)
[1, 2, 3, 4, 5]
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map 是 Python 的一个内置函数，它的基本格式是：map(func, seq)。

func 是一个函数对象，seq 是一个序列对象，在执行的时候，seq 中的每一个元素按照从左到右的顺序依次被取出来，塞到 func 函数里面，并将 func 的返回值依次存到一个列表里。

对于 map 要主要理解如下几个点就行了：

1.对可迭代的对象中的每个元素，依次使用 fun 的方法（其实本质上就是一个 for 循环）。

2.将全部的结果返回一个 map 对象，这个对象是个迭代器。

咱们接下来作一个简单的小题目：将两个列表中的对应项加起来，把结果返回在一个列表里，咱们用 map 来作，若是你作完了，请往下看：

>>> list1 = [1,2,3,4]
>>> list2 = [5,6,7,8]
>>> list(map(lambda x,y: x + y,list1,list2))
[6, 8, 10, 12]
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你看上面，是否是很简单？其实这个还看不出 map 的方便来，由于用 for 一样也不麻烦，要是你有这样的想法的话，那么请看下面：

>>> list1 = [1,2,3,4]
>>> list2 = [5,6,7,8]
>>> list3 = [9,10,11,12]
>>> list(map(lambda x,y,z : x + y + z,list1,list2,list3))
[15, 18, 21, 24]
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你看三个呢？是否是用 for 的话就稍显麻烦了？那么咱们在想若是是 四个，五个乃至更多呢？这就显示出 map 的简洁优雅了，而且 map 还不和 lambda 同样对性能没有什么提升，map 在性能上的优点也是杠杠的。

filter 函数

filter 翻译过来的意思是 “过滤器”，在 Python 中，它也确实是起到的是过滤器的做用。这个解释起来略微麻烦，仍是直接上代码的好，在代码中体会用法是我在全部的文章里一直在体现的：

>>> numbers = range(-4,4)
>>> list(filter(lambda x: x > 0,numbers))
[1, 2, 3]
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上面的例子其实和下面的代码是等价的：

>>> [x for x in numbers if x > 0]
[1, 2, 3]
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而后咱们再来写一个例子体会一下：

>>> list(filter(lambda x: x != 'o','Rocky0429'))
['R', 'c', 'k', 'y', '0', '4', '2', '9']
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reduce 函数

我在以前的文章中不少次都说过，个人代码都是用 Python3 版本的。在 Python3 中，reduce 函数被放到 functools 模块里，在 Python2 中仍是在全局命名空间。

一样我先用一个例子来跑一下，咱们来看看怎么用：

>>> reduce(lambda x,y: x+y,[1,2,3,4])
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reduce 函数的第一个参数是一个函数，第二个参数是序列类型的对象，将函数按照从左到右的顺序做用在序列上。若是你还不理解的话，咱们下面能够对比一下它和 map 的区别：

>>> list1 = [1,2,3,4]
>>> list2 = [5,6,7,8]
>>> list(map(lambda x,y: x + y,list1,list2))
[6, 8, 10, 12]
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对比上面的两个例子，就知道二者的区别，map 至关因而上下运算的，而 reduce 是从左到右逐个元素进行运算。

写在以后

至此，我在上面介绍了四个函数，这些函数不只使得代码更加的简单，并且在 Python3 中也优化了它们的性能。因此若是你喜欢的话，尽能够放心大胆的使用。

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