python中有三个函数式编程极大的简化了程序的复杂性,这里就做一下讨论和记录。

一 Map:应用在链表输入所有元素的函数,它的格式如下所示:

  map(function_to_apply, list_of_inputs)

  大多数情况下,我们会把一个链表中的元素一个个输入到函数中来获取结果,代码如下所示:

items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = []
for i in items:
squared.append(i**2)

  map就可以把这个函数简化,如下所示:

  

items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, items))

  大多数情况下,我们把 lambda结合map一起使用,替代传统的输入,如下所示:

def multiply(x):
return (x*x)
def add(x):
return (x+x) funcs = [multiply, add]
for i in range(5):
value = list(map(lambda x: x(i), funcs))
print(value) # Output:
# [0, 0]
# [1, 2]
# [4, 4]
# [9, 6]
# [16, 8]

二  Filter:创建一个让函数返回为True的链表元素,下面是一个简洁的例子:

  

number_list = range(-5,5)
less_than_zero = list(filter(lambda x: x < 0, number_list))
print(less_than_zero) number_list = range(-5,5)
less_than_zero = list(filter(lambda x: x != 0, number_list))
print(less_than_zero)

三 reduce:在链表元素的循环计算方面有着广泛的用途,

  正常情况下,计算的是这样写的:

product = 1
list = [1, 2, 3, 4]
for num in list:
product = product * num # product = 24

  在使用reduce的情况下,是这样计算的:

from functools import reduce
product = reduce((lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4]) # Output: 24

  一下子简洁了很多。

参考文档:

1 http://book.pythontips.com/en/latest/map_filter.html

  

python库函数Map, Filter and Reduce的用法的更多相关文章

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