内置函数，匿名函数 python中map()函数 python匿名函数（lambda） python中reduce()函数 python中filter()函数

python中map()函数

 

map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并经过把函数 f 依次做用在 list 的每一个元素上，获得一个新的 list 并返回。

例如，对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

若是但愿把list的每一个元素都做平方，就能够用map()函数：

所以，咱们只须要传入函数f(x)=x*x，就能够利用map()函数完成这个计算：

def f(x):
    return x*x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

输出结果：

[1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]

注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。

利用map()函数，能够把一个 list 转换为另外一个 list，只须要传入转换函数。

因为list包含的元素能够是任何类型，所以，map() 不单单能够处理只包含数值的 list，事实上它能够处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f能够处理这种数据类型。

示例：

假设用户输入的英文名字不规范，没有按照首字母大写，后续字母小写的规则，请利用map()函数，把一个list（包含若干不规范的英文名字）变成一个包含规范英文名字的list：

输入：['adam', 'LISA', 'barT']
输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']

 

 

python匿名函数（lambda）

 

　　简单来讲，编程中提到的 lambda 表达式，一般是在须要一个函数，可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

当咱们在传入函数时，有些时候，不须要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。

在Python中，对匿名函数提供了有限支持。仍是以map()函数为例，计算f(x)=x2时，除了定义一个f(x)的函数外，还能够直接传入匿名函数：

>>> list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

经过对比能够看出，匿名函数lambda x: x * x实际上就是：

def f(x):
    return x * x

关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。

用匿名函数有个好处，由于函数没有名字，没必要担忧函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也能够把匿名函数赋值给一个变量，再利用变量来调用该函数：

>>> f = lambda x: x * x
>>> f
<function <lambda> at 0x101c6ef28>
>>> f(5)
25

一样，也能够把匿名函数做为返回值返回，好比：

def build(x, y):
    return lambda: x * x + y * y

和其余不少语言相比，Python 的 lambda 限制较多，最严重的当属它只能由一条表达式组成。这个限制主要是为了防止滥用，由于当人们发觉 lambda 很方便，就比较容易滥用，但是用多了会让程序看起来不那么清晰，毕竟每一个人对于抽象层级的理解程度都有所不一样。

 

 

 

python中reduce()函数

 

　　reduce()函数也是Python内置的一个高阶函数。reduce()函数接收的参数和 map()相似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不一样，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每一个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。

例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和：

def f(x, y):
    return x + y

调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将作以下计算：

先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4；
再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9；
再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16；
再把结果和第5个元素计算：f(16, 9)，结果为25；
因为没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。

上述计算其实是对 list 的全部元素求和。虽然Python内置了求和函数sum()，可是，利用reduce()求和也很简单。

reduce()还能够接收第3个可选参数，做为计算的初始值。若是把初始值设为100，计算：

reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9], 100)

结果将变为125，由于第一轮计算是：

计算初始值和第一个元素：f(100, 1)，结果为101。

练习：

Python内置了求和函数sum()，但没有求积的函数，请利用reduce()来求积：

输入：[2, 4, 5, 7, 12]
输出：2*4*5*7*12的结果

方法：

def prod(x, y):
    return x*y
print reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12])

结果：

>>>3360

 

 

 

 

 

 

python中filter()函数

 

filter()函数是 Python 内置的另外一个有用的高阶函数，filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的做用是对每一个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。

例如，要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，首先，要编写一个判断奇数的函数：

def is_odd(x):
    return x % 2 == 1

而后，利用filter()过滤掉偶数：

>>>filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

结果：

[1, 7, 9, 17]

利用filter()，能够完成不少有用的功能，例如，删除 None 或者空字符串：

def is_not_empty(s):
    return s and len(s.strip()) > 0
>>>filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])

结果：

['test', 'str', 'END']

注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。

当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ')，以下：

>>> a = ' 123'
>>> a.strip()
'123'

>>> a = '\t\t123\r\n'
>>> a.strip()
'123'

练习：

请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数，即结果应该是：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

方法：

import math
def is_sqr(x):
    return math.sqrt(x) % 1 == 0
print filter(is_sqr, range(1, 101))

结果：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]