(转)Python函数式编程——map()、reduce()

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一、map(func,seq1[,seq2...]) Python 函数式编程中的map()函数是将func做用于seq中的每个元素，并用一个列表给出返回值。若是func为None，做用通zip().
当seq只有一个时，将func函数做用于这个seq的每个元素上，获得一个新的seq。

举个例子来讲明，（假设咱们想要获得一个列表中数字%3的余数，那么能够写成下面的代码）：

>>> print map(lambda x:x%3, range(6))
>>> [0,1,2,0,1,2]
>>> print [x%3 for x in range(6)]
>>> [0,1,2,0,1,2]

当seq多于一个时，map均可以并行地对每一个seq执行以下图所示的过程：

下面的例子是求两个列表对应元素的积，能够想象，这是一种可能会常常出现的情况，而若是不是用map的话，就要使用一个for循环，依次对每一个位置执行该函数。

>>> print map(lambda x,y:x*y,[1,2,3],[4,5,6])
>>> [4,10,18]
#下面的代码不止实现了乘法，也实现了加法，并把积与和放在一个元组中。
>>> print map(lambda x,y:(x*y,x+y),[1,2,3],[4,5,6])
>>> [(4,5),(10,7),(18,9)]
#当func是None的时候，目的是将多个列表相同的位置的元素归并到一个元组，在如今已经有了专用的函数zip()
>>> print map(None,[1,2,3],[4,5,6])
>>> [(1,4),(2,5),(3,6)]
>>> print zip([1,2,3],[4,5,6])
# 须要注意的是，不一样长度的seq是没法执行map函数的，会出现类型错误

 

二、reduce( func, seq[, init] ) Python
reduce函数即为化简，它是这样一个过程：每次迭代，将上一次的迭代结果（第一次时为init的元素，如没有init则为seq的第一个元素）与下一个元素一同执行一个二元的func函数。在reduce函数中，init是可选的，若是使用，则做为第一次迭代的第一个元素使用。
简单来讲,一个形象化的例子：

>>> reduce(func,[1,2,3]) = func(func(1,2),3)

举个例子来讲，阶乘是一个常见的数学方法，Python中并无给出一个阶乘的内建函数，咱们可使用reduce实现一个阶乘的代码：

>>> n=5
>>> print reduce(lambda x,y:x*y,range(1,n+1))
>>> 120
#若是想要获得2倍的阶乘的值，那么就能够用到init这个可选参数了
m=2
n=5
print 
reduce(lambda x,y:x*y,range(1,n+1),m)