眾所周知，Python 支持多種編程范式：過程式（使用基礎的語句）、面向對象編程和函數式編程。

Python 也提供了其他函數式編程語言的工具：

• 利用 map 在一個可迭代對象的各項上調用函數的工具
• 利用 filter 來過濾項
• 利用 reduce 把函數作用在成對的項上來運行結果的工具

一、map

在沒有循環(huán)的情況下處理可迭代對象：map

有時我們需要對列表、集合、字典等可迭代序列做的一個操作就是：對其中每一個元素值進行某種操作，把其結果收集起來。

比如選出數據庫中的某一列進行加減操作，或者針對某些特殊的值做平方的處理。

我們先來看一個例子：

>>> test = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> square = []
>>> for x in test:
? ? square.append(x*x)

? ??
>>> square
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
>>>

此時就可以利用 Python 的 map，允許您在不使用循環(huán)的顯式中處理和轉換所有項目，該技術通常稱為映射。當您需要將轉換函數應用于可迭代并將其轉換為新的迭代時，map 就能夠有其用武之地。

>>> test = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>>?
>>> def square(num):
? ? return num*num

>>> list(map(square, test))
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
>>>

如上，我們會傳入一個自定義的函數 ??square()??  來更加一般化地使用它，也就是對列表中的每一個元素都應用這個函數。

map 對列表中的每一個元素都調用了 square 函數，并將返回值收集到一個新的列表中。

正因為我們需要自定義一個 square 函數，結合上一篇文章 ? ?lambda 函數??的簡單介紹中。我們可以利用 lambda 直接生成這個匿名函數，也就是可以寫出這樣的代碼實現相同的功能：

>>> list(map((lambda x: x*x), test))
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
>>>

map 傳入內置 Python 函數

除了自定義函數，還可以 map 中傳入內置的 Python 函數。例如，如果您有一個字符串列表，您可以輕松地創(chuàng)建一個計算該字符串列表長度的新列表：

>>> name = ["Sam", "Dwen", "Kyrie"]
>>> list(map(len, name))
[3, 4, 5]
>>>

map 高級用法

map 不單能實現 for 循環(huán)能實現的同樣的方式，還有性能優(yōu)勢。map 的高級用法比如：在一個可序列類型中，map 會按照順序，并行地從各個序列中逐項取出一組又一組參數，然后傳入函數中：

>>> pow(2, 8)
256
>>> pow(3,8)
6561
>>> list(map(pow, [1,2,3], [8, 8, 8]))
[1, 256, 6561]
>>>

能看到上述代碼的結果，map 對傳入的每個序列并行各自取一個值。

二、map 與列表推導式

map 調用其實與列表推導式相似。

>>> test = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> [x*x for x in test]
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
>>> list(map((lambda x: x*x), test))
[1, 4, 9, 16, 25, 36]

但是 map 在一般情況下會比列表推導式運行更快，而且編寫的代碼也會更少。而且有一點很重要：通過使用圓括號而不是方括號來包圍一個推導，能創(chuàng)建一個按需產生值的對象，減少了內存又減少了程序的響應時間。

三、選擇可迭代對象中的元素：filter

map 函數是將 Python 函數式編程工具集中一個主要也相對明確的代表。而 filter 和 reduce 分別實現了基于一個測試函數選擇可迭代對象的元素，以及向”元素對“ 應用函數的功能。

下面來看一個調用 filter 挑出一個序列中大于零的元素：

>>> list(range(-10, 10))
[-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(filter((lambda x : x > 0), range(-10, 10)))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

filter 對于序列或可迭代對象中的元素，如果函數對該元素返回了 True 值，這個元素就會被加入到結果列表中。

與 map 一樣，filter 也能用一個 for 循環(huán)來等效，但是 filter 是內置的、簡明的，通常也運行得更快：

>>> result = []
>>> for x in range(-10, 10):
? ? if x > 0:
? ? ? ? result.append(x)

? ? ? ??
>>> resullt
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

同樣的功能，我們也能用列表推導式來實現：

>>> [x for x in range(-10,10) if x > 0]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

四、合并可迭代對象中的元素: reduce

Python的 reduce（）是一種函數，它在 Python 標準庫中居住在一個名為 ??functools??  的模塊中:

from functools import reduce

通過 reduce 來計算一個列表中所有元素加起來的和：

>>> reduce((lambda x, y: x + y),[1,2,3,4,5])
15

reduce 會將當前的和列表中的下一個元素傳入列出的 lambda 函數，在默認條件下，序列中的第一個元素初始化了起始值。

使用 reduce 的這種用法也與如下使用 for 循環(huán)實現了同樣的功能：

>>> test = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> result = test[0]
>>> for x in test[1:]:
? ? result ?= result + x
? ??
>>> result
15

五、總結

• map 包括將轉換函數應用于可迭代對象以生成新的可迭代對象。新迭代中的項是通過對原始迭代中的每個項調用轉換函數來生成的。
• filter 包括將謂詞或布爾值函數應用于迭代以生成新的可迭代。通過篩選原始可迭代中的任何項目，以使謂詞函數返回 false 的任何項目生成的項目。
• reduce 包括將 reduce 函數應用于迭代以產生單個累積值。

到此這篇關于Python 函數編編程的三大法寶map+filter+reduce分享的文章就介紹到這了,更多相關Python 法寶map+filter+reduce內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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