這篇文章主要介紹了Python3的高階函數(shù)map,reduce,filter怎么用,具有一定借鑒價(jià)值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
創(chuàng)新互聯(lián)于2013年創(chuàng)立,先為廣靈等服務(wù)建站,廣靈等地企業(yè),進(jìn)行企業(yè)商務(wù)咨詢服務(wù)。為廣靈企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機(jī)+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問題。函數(shù)的參數(shù)能接收變量,那么一個(gè)函數(shù)就可以接收另一個(gè)函數(shù)作為參數(shù),這種函數(shù)就稱之為高階函數(shù)。
注意其中:map和filter返回一個(gè)惰性序列,可迭代對象,需要轉(zhuǎn)化為list
>>> a = 3.1415 >>> round(a,2) 3.14 >>> a_round = round >>> a_round(a,2) 3.14 >>> def func_devide(x, y, f): return f(x) - f(y) #傳遞參數(shù)為函數(shù) print(func_devide(9.3, 3.2, round))
1. map函數(shù)
map()函數(shù)接收兩個(gè)參數(shù),一個(gè)是函數(shù),一個(gè)是Iterable,map將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每個(gè)元素,并把結(jié)果作為新的Iterator返回。
>>> print(list(map(str, [1, 2, 3]))) ['1', '2', '3'] >>> dt = map(str,[-1,2,3,4,5,-34,-45,-23.454]) >>> dt
注意報(bào)錯(cuò):TypeError: 'map' object is not callable
一般出現(xiàn)的原因是迭代對象(str,abs等)或者函數(shù)(map)被修改,不再是原來的函數(shù),導(dǎo)致出現(xiàn)不可迭代對象
2. reduce函數(shù)
reduce把一個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)序列[x1, x2, x3, ...]上,這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù),reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個(gè)元素做累積計(jì)算。返回的是一個(gè)計(jì)算的最終結(jié)果,函數(shù)接收兩個(gè)參數(shù):
def add(x,y): ... return x + y ... >>> reduce(add,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) 55 >>> def concate(x,y): ... return str(x)+str(y) ... >>> reduce(concate,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]) '1234567890'
reduce和map函數(shù)結(jié)合做字符串轉(zhuǎn)整型(或者整型轉(zhuǎn)字符串)
>>> str = '12121212132323' >>> dic_str_int = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9} >>> def str_arr(x): ... dic_str_int = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9} ... return dic_str_int[x] ... >>> def int_dum(x,y): ... return 10*x + y ... >>> reduce(int_dum,map(str_arr,str)) 12121212132323
示例,轉(zhuǎn)換列表內(nèi)數(shù)據(jù)為大寫,首字母大寫
>>> names = ['jack','john','wilianmon','jobs','bill','gates'] >>> def str_upper(string): ... return string.upper() ... >>> names = map(str_upper,names) >>> list(names) ['JACK', 'JOHN', 'WILIANMON', 'JOBS', 'BILL', 'GATES'] >>> def str_capitialize(string): ... return string.capitalize() ... >>> names = ['jack','john','wilianmon','jobs','bill','gates'] >>> >>> names = map(str_capitialize,names) >>> list(names) ['Jack', 'John', 'Wilianmon', 'Jobs', 'Bill', 'Gates']
列表內(nèi)參數(shù)求所有元素乘積:
int_li = [2,3,5,10] >>> reduce(lambda x, y: x*y,int_li) 300 >>> def func_mult(li=None): ... return reduce(lambda x, y: x*y,li) ... >>> func_mult(int_li) 300
上面的可以根據(jù)需要轉(zhuǎn)成函數(shù),更方便調(diào)用
'123.456'轉(zhuǎn)成整數(shù)123.456
方法一:截?cái)嘀笃唇?/strong>
def string_int(strs): str_li = strs.split('.') def str_int(str): dic_str_int = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9} return dic_str_int[str] int_1 = reduce(lambda x, y: x*10+y, list( map(str_int,str_li[0]))) int_2 = reduce(lambda x,y: x*10 + y,list(map(str_int,str_li[1]))) return int_1 + int_2/(10**(len(str_li)+1)) res = string_int('123.456') print(res) #結(jié)果:123.456
方法二: 轉(zhuǎn)成純數(shù)字字符串
def string_int1(strs): # 記住位置,替換 point_len = len(strs) - strs.find('.')-1 str_li = strs.replace('.', '') def str_int(str): dic_str_int = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9} return dic_str_int[str] int_num = reduce(lambda x,y: x*10 + y,list(map(str_int,str_li))) return int_num/(10**(point_len)) res = string_int1('123.456') print(res) #結(jié)果:123.456
3. filter函數(shù)
filter()也接收一個(gè)函數(shù)和一個(gè)序列。從一個(gè)序列中篩出符合條件的元素。和map()不同的是,filter()把傳入的函數(shù)依次作用于每個(gè)元素,然后根據(jù)返回值是True還是False決定保留還是丟棄該元素。
注意:和map函數(shù)的區(qū)別
函數(shù)名 | 區(qū)別 |
---|---|
map | 作用于每個(gè)可迭代對象的元素,并返回處理之后的元素 |
filter | 作用于可迭代內(nèi)每個(gè)元素,根據(jù)計(jì)算后結(jié)果:True保留,F(xiàn)lase去掉 |
eg: 獲取列表內(nèi)所有的整數(shù)類型元素
def only_int(x): try: if isinstance(x, int): return True else: return False except ValueError as e: return False dt = filter(type_int,[1,2,3,3,'3232',-34.5,34.5]) >>> list(dt) [1, 2, 3, 3]
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