Python3的高阶函数map,reduce,filter

Codeing_ls 发布于2019-07-31 11:29 / 3299人阅读

摘要：函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。和不同的是，把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是还是决定保留还是丢弃该元素。

函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。
注意其中：map和filter返回一个惰性序列，可迭代对象，需要转化为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)
#传递参数为函数
print(func_devide(9.3, 3.2, round))

1. map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。

>>> print(list(map(str, [1, 2, 3])))
["1", "2", "3"]
>>> dt = map(str,[-1,2,3,4,5,-34,-45,-23.454])
>>> dt

>>> list(dt)
["-1", "2", "3", "4", "5", "-34", "-45", "-23.454"]
>>> dt = map(abs,[-1,2,3,4,5,-34,-45,-23.454])
>>> list(dt)
[1, 2, 3, 4, 5, 34, 45, 23.454]

注意报错：TypeError: "map" object is not callable
一般出现的原因是迭代对象(str，abs等)或者函数（map）被修改，不再是原来的函数，导致出现不可迭代对象

2. reduce函数

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]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。返回的是一个计算的最终结果，函数接收两个参数：

 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函数结合做字符串转整型（或者整型转字符串）

>>> 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，转换列表内数据为大写，首字母大写

>>> 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"]

列表内参数求所有元素乘积：

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

上面的可以根据需要转成函数，更方便调用

"123.456"转成整数123.456

方法一：截断之后拼接

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)
#结果：123.456

方法二：转成纯数字字符串

def string_int1(strs):
    # 记住位置，替换
    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)
#结果：123.456

3. filter函数

filter()也接收一个函数和一个序列。从一个序列中筛出符合条件的元素。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。
注意：和map函数的区别

函数名	区别
map	作用于每个可迭代对象的元素，并返回处理之后的元素
filter	作用于可迭代内每个元素，根据计算后结果：True保留，Flase去掉

eg: 获取列表内所有的整数类型元素

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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