Python函数式编程之map()

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]

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

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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]

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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)]

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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)]

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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')