Python函数式编程之map()

Python中map()、filter()、reduce()这三个都是应用于序列的内置函数。 
格式: 
map(func, seq1[, seq2,…]) 
第一个参数接受一个函数名,后面的参数接受一个或多个可迭代的序列,返回的是一个集合。 
Python函数编程中的map()函数是将func作用于seq中的每一个元素,并将所有的调用的结果作为一个list返回。如果func为None,作用同zip()。

1、当seq只有一个时,将函数func作用于这个seq的每个元素上,并得到一个新的seq。 
让我们来看一下只有一个seq的时候,map()函数是如何工作的。 
 
从上图可以看出,函数func函数会作用于seq中的每个元素,得到func(seq[n])组成的列表。下面举得例子来帮助我们更好的理解这个工作过程。

#使用lambda
>>> print map(lambda x: x % 2, range(7))
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
  • 1
  • 2
  • 3

#使用列表解析
>>> print [x % 2 for x in range(7)]
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
  • 1
  • 2
  • 3

 
一个seq时,可以使用filter()函数代替,那什么情况不能代替呢?

2、当seq多于一个时,map可以并行(注意是并行)地对每个seq执行如下图所示的过程: 
 
从图可以看出,每个seq的同一位置的元素同时传入一个多元的func函数之后,得到一个返回值,并将这个返回值存放在一个列表中。下面我们看一个有多个seq的例子:

>>> print map(lambda x , y : x ** y, [2,4,6],[3,2,1])
[8, 16, 6]
  • 1
  • 2

 
如果上面我们不使用map函数,就只能使用for循环,依次对每个位置的元素调用该函数去执行。还可以使返回值是一个元组。如:

>>> print map(lambda x , y : (x ** y, x + y), [2,4,6],[3,2,1])
[(8, 5), (16, 6), (6, 7)]
  • 1
  • 2

 
当func函数时None时,这就同zip()函数了,并且zip()开始取代这个了,目的是将多个列表相同位置的元素归并到一个元组。如:

>>> print map(None, [2,4,6],[3,2,1])
[(2, 3), (4, 2), (6, 1)]
  • 1
  • 2

需要注意的是: 
map无法处理seq长度不一致、对应位置操作数类型不一致的情况,这两种情况都会报类型错误。如下图: 

3、使用map()函数可以实现将其他类型的数转换成list,但是这种转换也是有类型限制的,具体什么类型限制,在以后的学习中慢慢摸索吧。这里给出几个能转换的例子:

***将元组转换成list***
>>> map(int, (1,2,3))
[1, 2, 3]
***将字符串转换成list***
>>> map(int, '1234')
[1, 2, 3, 4]
***提取字典的key,并将结果存放在一个list中***
>>> map(int, {1:2,2:3,3:4})
[1, 2, 3]
***字符串转换成元组,并将结果以列表的形式返回***
>>> map(tuple, 'agdf')
[('a',), ('g',), ('d',), ('f',)]
#将小写转成大写
def u_to_l (s):
return s.upper()
print map(u_to_l,'asdfd')

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