Python中的特殊语法：filter、map、reduce、lambda介绍

filter(function, sequence)：对sequence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sequence的类型）返回：

代码如下:

>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0
>>> filter(f, range(2, 25))
[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]
>>> def f(x): return x != 'a'
>>> filter(f, "abcdef")
'bcdef'

map(function, sequence) ：对sequence中的item依次执行function(item)，见执行结果组成一个List返回：

代码如下:

>>> def cube(x): return x*x*x
>>> map(cube, range(1, 11))
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
>>> def cube(x) : return x + x
...
>>> map(cube , "abcde")
['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee']

另外map也支持多个sequence，这就要求function也支持相应数量的参数输入：

代码如下:

>>> def add(x, y): return x+y
>>> map(add, range(8), range(8))
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

reduce(function, sequence, starting_value)：对sequence中的item顺序迭代调用function，如果有starting_value，还可以作为初始值调用，例如可以用来对List求和：

代码如下:

>>> def add(x,y): return x + y
>>> reduce(add, range(1, 11))
55 （注：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10）
>>> reduce(add, range(1, 11), 20)
75 （注：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+20）

lambda：这是Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数，类似与C语言中的宏，这些叫做lambda的函数，是从LISP借用来的，可以用在任何需要函数的地方：

代码如下:

>>> g = lambda x: x * 2
>>> g(3)
6
>>> (lambda x: x * 2)(3)
6

我们也可以把filter map reduce 和lambda结合起来用，函数就可以简单的写成一行。
例如：

代码如下:

kmpathes = filter(lambda kmpath: kmpath,                 
map(lambda kmpath: string.strip(kmpath),
string.split(l, ':')))

看起来麻烦，其实就像用语言来描述问题一样，非常优雅。
对 l 中的所有元素以':'做分割，得出一个列表。对这个列表的每一个元素做字符串strip，形成一个列表。对这个列表的每一个元素做直接返回操作(这个地方可以加上过滤条件限制)，最终获得一个字符串被':'分割的列表，列表中的每一个字符串都做了strip，并可以对特殊字符串过滤。

---------------------------------------------------------------

lambda表达式返回一个函数对象
例子：

代码如下:

func = lambda x,y:x+y
func相当于下面这个函数
def func(x,y):
    return x+y

注意def是语句而lambda是表达式
下面这种情况下就只能用lambda而不能用def

代码如下:

[(lambda x:x*x)(x) for x in range(1,11)]

map，reduce，filter中的function都可以用lambda表达式来生成！
 
map(function,sequence)
把sequence中的值当参数逐个传给function，返回一个包含函数执行结果的list。
如果function有两个参数，即map(function,sequence1,sequence2)。
 
例子：
求1*1,2*2,3*3,4*4

代码如下:

map(lambda x:x*x,range(1,5))

返回值是[1,4,9,16]
 
reduce(function,sequence)

function接收的参数个数只能为2
先把sequence中第一个值和第二个值当参数传给function，再把function的返回值和第三个值当参数传给
function，然后只返回一个结果。
 
例子：
求1到10的累加

代码如下:

reduce(lambda x,y:x+y,range(1,11))

返回值是55。
 
filter(function,sequence)

function的返回值只能是True或False
把sequence中的值逐个当参数传给function，如果function(x)的返回值是True，就把x加到filter的返回值里面。一般来说filter的返回值是list，特殊情况如sequence是string或tuple，则返回值按照sequence的类型。
 
例子：
找出1到10之间的奇数

代码如下:

filter(lambda x:x%2!=0,range(1,11))

返回值

代码如下:

[1,3,5,7,9]

如果sequence是一个string

代码如下:

filter(lambda x:len(x)!=0,'hello')返回'hello'
filter(lambda x:len(x)==0,'hello')返回''

赞 (0)

相关推荐

  • Python过滤函数filter()使用自定义函数过滤序列实例

    filter函数: filter()函数可以对序列做过滤处理,就是说可以使用一个自定的函数过滤一个序列,把序列的每一项传到自定义的过滤函数里处理,并返回结果做过滤.最终一次性返回过滤后的结果. filter()函数有两个参数: 第一个,自定函数名,必须的 第二个,需要过滤的列,也是必须的 DEMO 需求,过滤大于5小于10的数: 复制代码 代码如下: # coding=utf8 # 定义大于5小于10的函数 def guolvhanshu(num):     if num>5 and num<

  • Python中map,reduce,filter和sorted函数的使用方法

    map map(funcname, list) python的map 函数使得函数能直接以list的每个元素作为参数传递到funcname中, 并返回响应的新的list 如下: def sq(x): return x*x #求x的平方 map(sq, [1,3, 5,7,9]) #[1, 9, 25, 49, 81] 在需要对list中的每个元素做转换的时候, 会很方便 比如,把list中的每个int 转换成str map(str, [23,43,4545,324]) #['23', '43',

  • Python中的filter()函数的用法

    Python内建的filter()函数用于过滤序列. 和map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列.和map()不同的时,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素. 例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写: def is_odd(n): return n % 2 == 1 filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15]) # 结果: [1, 5, 9, 15]

  • Python数组条件过滤filter函数使用示例

    使用filter函数,实现一个条件判断函数即可. 比如想过滤掉字符串数组中某个敏感词,示范代码如下: #filter out some unwanted tags def passed(item): try: return item != "techbrood" #can be more a complicated condition here except ValueError: return False org_words = [["this","is

  • Python中的map、reduce和filter浅析

    1.先看看什么是 iterable 对象 以内置的max函数为例子,查看其doc: 复制代码 代码如下: >>> print max.__doc__max(iterable[, key=func]) -> valuemax(a, b, c, ...[, key=func]) -> value With a single iterable argument, return its largest item.With two or more arguments, return t

  • 简单介绍Python中的filter和lambda函数的使用

    filter(function or None, sequence),其中sequence 可以是list ,tuple,string.这个函数的功能是过滤出sequence 中所有以元素自身作... filter(function or None, sequence),其中sequence 可以是list ,tuple,string.这个函数的功能是过滤出sequence 中所有以元素自身作为参数调用function时返回True或bool(返回值)为True的元素并以列表返回. filter

  • Python内置函数之filter map reduce介绍

    Python内置了一些非常有趣.有用的函数,如:filter.map.reduce,都是对一个集合进行处理,filter很容易理解用于过滤,map用于映射,reduce用于归并. 是Python列表方法的三架马车. 1. filter函数的功能相当于过滤器.调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素:返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列. >>> N=range(10) >>> print filter(lambda x:x>

  • python基础教程之Filter使用方法

    python Filter Python中的内置函数filter()主要用于过滤序列. 和map类似,filter()也接收一个函数和序列,和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用于每个元素,然后根据返回值是 True还是False决定保留还是丢弃该元素. 例1: number_list = range(-5, 5) less_than_zero = list(filter(lambda x: x < 0, number_list)) print(less_than_zero)

  • Pythont特殊语法filter,map,reduce,apply使用方法

    (1)lambda lambda是Python中一个很有用的语法,它允许你快速定义单行最小函数.类似于C语言中的宏,可以用在任何需要函数的地方. 基本语法如下: 函数名 = lambda args1,args2,...,argsn : expression 例如: add = lambda x,y : x + y print add(1,2) (2)filter filter函数相当于一个过滤器,函数原型为:filter(function,sequence),表示对sequence序列中的每一个

  • Python学习之魔法函数(filter,map,reduce)详解

    Python学习之魔法函数(filter,map,reduce)详解

    目录 filter() 函数 map() 函数 reduce() 函数 filter() 函数 小实战 今天的这一章节我们来学习一下,Python 中的三个高级函数,也被称之为 魔法函数.之所以把他们交的这么高级,主要是因为它们返回的数据类型多数是 迭代器. 我们在上一章节有介绍过,迭代器 可以提升我们的代码的执行效率.降低内存消耗.所以接下来我们就认识一下这些 魔法函数. filter() 函数 filter() 函数 是python的一个内置函数. filter() 函数的功能:可以将一个可

  • Python中字符串对象语法分享

    Python中字符串对象语法分享

    目录 一.字符串的外观 1.字符串字面量 2.字符串与多行注释 3.字符串编码方式 二.字符串对象 1.str 2.str实现原理 3.str中的内置方法 4.字符串切片 前言:前面提到了Python中的数值型内置数据类型,接下来呢我们就着重介绍一下字符串类型.在Python中字符串是一个有序的字符集合,没有独立的字符数据类型,当字符串长度为1时就可以认为其是字符.Python的内置数据类型str用于字符串处理.str对象的值为字符系列字符串是不可变序列. 一.字符串的外观 1.字符串字面量 顾

  • Python中的特殊语法：filter、map、reduce、lambda介绍

    filter(function, sequence):对sequence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sequence的类型)返回: 复制代码 代码如下: >>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 >>> filter(f, range(2, 25)) [5, 7, 11, 13, 17, 19, 23] >>

  • python中filter,map,reduce的作用

    目录 一.map函数 1. lambda函数 2. 自定义函数 二.filter函数 1. lambda函数 2. 自定义函数 三.reduce函数 1. lambda函数 2. 自定义函数 一.map函数 作用:map主要作用是计算一个序列或者多个序列进行函数映射之后的值 语法:map(function,iterable1,iterable2) 说明:function中参数值可以是一个,也可以是多个:iterable代表function运算中的参数值,有几个参数值就传入几个iterable 注

  • python中几个常用函数的正确用法-lambda/filter/map/reduce

    目录 1 lambda 2 filter 3 map 4 reduce 5 联合使用 lambda/filter/map/reduce这几个函数面试中很肯定会用到,本篇主要介绍这几个函数的用法. 1 lambda 匿名函数,用法如下: # lambada 参数,参数,参数 : 返回的表达式 示例1: f = lambda x, y: x * y print(f(2, 3)) # 6 示例2: r = (lambda x, y: x+y)(1, 2) print(r) # 3 2 filter f

  • 一文详述 Python 中的 property 语法

    property() 函数的作用是在新式类中返回属性值. Python中有一个property的语法,它类似于C#的get set语法,其功能有以下两点: 将类方法设置为只读属性: 实现属性的getter和setter方法: 下面开始本文的重点介绍,Python 中的 property 语法介绍,具体内容如下所示: 在大多数语言的程序中,一个类,每有一个属性,就会对应 setter 和 getter,基本都是标配. 示例: class Money(object): def __init__(se

  • Python中关于函数的具体用法范例以及介绍

    Python中关于函数的具体用法范例以及介绍

    目录 1.函数的介绍 2.函数的定义和调用 3.函数的参数 4.参数的分类 4.1.位置参数 4.2.关键字参数 4.3.缺省参数 4.4.不定长参数 1.不定长参数*args 2.不定长参数* * kwargs 4.5.函数位置顺序 4.6.函数的返回值 1.多个return 2.返回多个数据 4.7.函数的类型 1.无参数,无返回值的函数 2.无参数,有返回值的函数 3.有参数,无返回值的函数 4.有参数,有返回值的函数 4.8.函数的嵌套 4.9.匿名函数 5.函数小练习 1.函数的介绍

  • Python中关于列表的常规操作范例以及介绍

    Python中关于列表的常规操作范例以及介绍

    目录 1.列表的介绍 2.打印出列表的数据 1.我们可以根据下标取值进行打印 2.使用for循环遍历 3.使用while循环遍历 3.列表的添加操作 1.append()方法 2.extend()方法 3.insert()方法 4.列表的修改操作 5.列表的查找操作 1.in 方法 2.not in 方法 3.index 方法 4.count 方法 6.列表中的删除操作 1.del 方法 2.pop 方法 3.remove 方法 7.列表的排序操作 8.小练习送给你们 (一) (二) 1.列表的

随机推荐