译者按: 鲁迅曾经说过,学习JavaScript最好方式莫过于敲代码了! 原文: Master Map & Filter, Javascript’s Most Powerful Array Functions 译者: Fundebug 为了保证可读性,本文采用意译而非直译.另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习. 这篇文章面向那些已经熟练使用for循环,但对Array.map和Array.filter并没有特别理解的开发者.本文将会手把手去实现这两个函数,来深入理解它们的工作原理. Arra…

题目: 1.得到 3000 到 3500 之内工资的人. 2.增加一个年龄的字段,并且计算其年龄. 3.打印出每个人的所在城市 4.计算所有人的工资的总和. 测试数据: function getData() { var arr = [{ id: 1, name: 'ohzri', birth: '1999.09.09', city: '湖北', salary: 9379 }, { id: 2, name: 'rqgfd', birth: '1999.10.28', city: '湖北', sal…

不知哪儿看到一个说法,大概是当map的函数参数可以直接引用一个已有的函数变量时(比如内建函数int,str之类的),用map更优美些,否则还是用列表解析更直观和快速. 我同意此说法. 昨天在写一个函数时,最开始用的是map: def process_messages(arr,msgs,mode): return map(lambda msg:process_message(arr,msg,mode),msgs) 可以看到,那个lambda显得笨拙而庞大.今天起来转念一想,用列表解析不是更好么:…

map函数 将流中的每⼀个元素 T(入参) 映射为 R(返回值)(类似类型转换)    类似遍历集合,对集合的每个对象做处理.场景:转换对象,如javaweb开发中集合⾥⾯的DO对象转换为DTO对象 List<UserDTO> userDTOList = list.stream().map(obj->{ UserDTO userDTO = new UserDTO(obj.getId(),obj.getName()); return userDTO;        }).collect(C…

案例: var scoresTable=[ {id:11,name:"小张",score:80}, {id:22,name:"小王",score:95}, {id:33,name:"小李",score:50}, {id:44,name:"小刘",score:65}, {id:55,name:"小徐",score:84} ] 1.快速获取最高score值(采用map,Max.sum和apply) var sc…

#!/usr/bin/python#5!+4!+3!+2!+1! #give 3 return 3*2*1def jiechen(n): N = map(lambda x:x+1,range(n)) f = reduce(lambda x,y:x*y,N) return f #give 5 return [1,2,3,4,5] def create_range(num): range_list = map(lambda x:x+1,range(num)) return range_list de…

上篇博客我们对Signal的基本实现以及Signal的面向协议扩展进行了介绍, 详细内容请移步于<Signal中的静态属性静态方法以及面向协议扩展>.并且聊了Signal的所有的g功能扩展都是放在Signal所实现的SignalProtocol协议的扩展中的.本篇博客就沿袭上篇博客的内容,我们来聊一下SignalProtocol的部分扩展.本篇博客我们主要来聊一下对Signal添加Observer的observe()方法扩展的具体实现,并且聊一下Signal的Map和Filter相关的功能扩展…

上篇博客我们对Signal的基本实现以及Signal的面向协议扩展进行了介绍, 详细内容请移步于<Signal中的静态属性静态方法以及面向协议扩展>.并且聊了Signal的所有的g功能扩展都是放在Signal所实现的SignalProtocol协议的扩展中的.本篇博客就沿袭上篇博客的内容,我们来聊一下SignalProtocol的部分扩展.本篇博客我们主要来聊一下对Signal添加Observer的observe()方法扩展的具体实现,并且聊一下Signal的Map和Filter相关的功能扩展…

Python内建了map()/reduce()/filter()函数. map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. reduce()把一个函数作用在一个序列上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果是: reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4) filter()函数用于过滤序列,接收…

核心知识点: 1.列表推导式要比内置的map和filter函数清晰,因为它无需额外编写lambda表达式. 2.列表推导式可以跳过输入列表中的某些元素,如果改用map来做,那就必须辅以filter方能实现. 3.字典与集也支持推导表达式. Python提供了一套精炼的写法,可以根据一份列表里制作另外一份.这种表达式成为列表推倒式. 例如,要用列表中每个元素的平方值来创建另一份列表,可以这样实现: >>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8] >>> squares…