filter(function, iterable)
Construct a list from those elements of iterable for which function returns true.
  对iterable中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于iterable的类型)返回. iterable包括列表,iterator等。一个简单例子,过滤出一个整数列表中所有的奇数
>>> lst = [1,2,3,4,5,6,7]
>>> filter(lambda e: e % 2, lst)
[1, 3, 5, 7]
 
filter也有一个返回迭代器的版本:itertools.ifilter
 
filter完全可以用list comprehension实现 : [elem for elem in iterable if function(elem)]
 
map(function, iterable,...) :

Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed, function must take that many arguments and is applied to the items from all iterables in parallel.

  如果只有一个iterable,那么对iterable中的item依次执行function(item),见执行结果组成一个List返回。如果有多个iterable, 那么function需要同时接受多个参数。
  第一个例子将所有元素乘以2
>>> lst = [1,2,3,4,5,6,7]
>>> map(lambda e: e * 2, lst)
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
 
   第二个例子将两个序列的对应元素相加
>>> lst = [1,2,3,4,5,6,7]
>>> map(lambda e1, e2: e1 + e2, lst, (7, 6, 5, 4, 3, 2, 1))
[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]
 
 
map也有一个返回迭代器的版本:itertools.imap
 
对于只有一个iterable的版本 等价于 [function(item) for item in iterable]
 
对于多个iterable的版本 基本等价于[function(*items) for item in zip(*iterable)], 比如上面第二个例子等同于 [x + y for (x, y) in zip(lst0, lst1)]
但是对于多个序列长度不一致的情况,zip和map的处理是不一样的,zip以最短长度为准;map以最长长度为准,较短的序列用None填充
>>> zip((1,2,3), ('a', 'b'))
[(1, 'a'), (2, 'b')]
 
>>> map(lambda x, y:(x, y), (1,2,3), ('a', 'b'))
[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, None)]
>>>
 
reduce(function, iterable, init_value)
Apply function of two arguments cumulatively to the items of iterable, from left to right, so as to reduce the iterable to a single value
  对iterable中的item顺序迭代调用function,如果有inti_value,还可以作为初始值调用。function接受两个参数,第一个参数,历史迭代值,第二参数,新的迭代元素。举个简单例子,对序列所有元素的平方求和:
>>> reduce(lambda x, y: x + y *y, (1, 2, 3), 0)
14
 
如果sequence中只有一个元素 且没有inti_value,那么会返回第一个元素
    
 
  笔者之前有一个简单需求:把多个list整合到一个list。for example:  [[1,2,3], [5], [5, 6]]  ===》》》 [1, 2, 3, 5, 5, 6]
  当时试过用filter map reduce来实现, 当然实现都不pythonic,直到后来发现了itertools.chain
 # -*- coding: utf-8 -*-
def test():
lst = [[1,2,3], [5], [5, 6]]
print ' ---- use filter ----'
ret = []
print filter(lambda e: ret.extend(e), lst)
print ret print ' ---- use map ----'
ret = []
print map(lambda e: ret.extend(e), lst)
print ret print ' ---- use reduce ----'
ret = reduce(lambda r, e: r.extend(e) or r, lst, [])
print ret print ' ---- use itertools.chain ----'
import itertools
print list(itertools.chain(*lst)) if __name__ == '__main__':
test()

最后,只要可以,尽量使用list comprehension

python filter map reduce的更多相关文章

  1. python: filter, map, reduce, lambda

    filter built-in function filter(f,sequence) filter can apply the function f to each element of seque ...

  2. Python学习(五)函数 —— 内置函数 lambda filter map reduce

    Python 内置函数 lambda.filter.map.reduce Python 内置了一些比较特殊且实用的函数,使用这些能使你的代码简洁而易读. 下面对 Python 的 lambda.fil ...

  3. Python之匿名函数(filter,map,reduce)

    参考博客:Python匿名函数详解--http://blog.csdn.net/csdnstudent/article/details/40112803 Python内建函数之——filter,map ...

  4. Python: lambda, map, reduce, filter

    在学习python的过程中,lambda的语法时常会使人感到困惑,lambda是什么,为什么要使用lambda,是不是必须使用lambda? 下面就上面的问题进行一下解答. 1.lambda是什么? ...

  5. Python经常使用内置函数介绍【filter,map,reduce,apply,zip】

    Python是一门非常简洁,非常优雅的语言,其非常多内置函数结合起来使用,能够使用非常少的代码来实现非常多复杂的功能,假设相同的功能要让C/C++/Java来实现的话,可能会头大,事实上Python是 ...

  6. Python内置函数之filter map reduce

    Python内置函数之filter map reduce 2013-06-04 Posted by yeho Python内置了一些非常有趣.有用的函数,如:filter.map.reduce,都是对 ...

  7. filter,map,reduce,lambda(python3)

    1.filter filter(function,sequence) 对sequence中的item依次执行function(item),将执行的结果为True(符合函数判断)的item组成一个lis ...

  8. Python2.7学习笔记-定义函数、filter/map/reduce/lambda

    我把写的代码直接贴在下面了,注释的不是很仔细,主要是为了自己复习时方便查找,并不适合没有接触过python的人看,其实我也是初学者. #定义函数 def my_abs(x): if x>=0: ...

  9. python基础——map/reduce

    python基础——map/reduce Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Pro ...

随机推荐

  1. SQL命令语句进行大数据查询如何进行优化

    SQL 大数据查询如何进行优化? 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值 ...

  2. c#基础知识索引器

    代码 ]);    }} 在这里我们看到,无非是实现了一个泛型算法 等同于 Ontology List<string> lit=new List<string>(); lis. ...

  3. 使用AspectCore动态代理

    前言 最近越来越多的同学关注到AspectCore,并且提出不少中肯的建议,其中最多的提议是希望能够看到更多的关于AspectCore使用方式的文章和Demo.那么在这篇文章里,我们就来聊聊Aspec ...

  4. 简述Handler机制

    我会对android的消息处理有三个核心类逐步介绍,他们分别是:Looper,Handler和Message.其实还有一Message Queue(消息队列),知道它是队列即可,就像我们所熟知的数组, ...

  5. 从MVC到Ajax再到前后端分离的思考

    前言 一位小妹去面试前端,前端leader问了"什么是ajax?",答:"接收后台的数据,然后然后自己填充和渲染样式":一位小哥去面试后台,技术经理问了&quo ...

  6. Less的模式匹配

    Less的模式匹配 Less提供了一种机制,允许根据参数的值来改变 mixin的行为.比如,以下代码就可以让 .mixin 根据不同的 @switch 值而表现各异: .mixin (dark, @c ...

  7. hibernate第一天

    首先介绍一下javaEE开发的三层架构 Web层    也被称为表现层    它是表现层的一个设计模型:也就是大家常用的MVC开发模式 Service层   它是和需求相关的 DAO层   它只和数据 ...

  8. Linux 链接详解----动态链接库

    静态库的缺点: 库函数被包含在每一个运行的进程中,会造成主存的浪费. 目标文件的size过大 每次更新一个模块都需要重新编译,更新困难,使用不方便. 动态库: 是一个目标文件,包含代码和数据,它可以在 ...

  9. 《Flask Web开发——基于Python的Web应用开发实践》一字一句上机实践(上)

    目录 前言 第1章 安装 第2章 程序的基本结构 第3章 模板 第4章 Web表单 第5章 数据库 第6章 电子邮件 第7章 大型程序的结构   前言 学习Python也有一个半月时间了,学到现在感觉 ...

  10. MySql基础入门-mysql的结构层次

    了解MySql必须牢牢记住其体系结构图,Mysql是由SQL接口,解析器,优化器,缓存,存储引擎组成的. 1.Connectors指的是不同语言中与SQL的交互 2.Management Servei ...