python函数式编程思想_python函数式编程

版本：python2.7.6

lambda　　filter()　　map()　　reduce()

三点：输入，作用，输出

1、lambda

lambda 参数：表达式返回值为表达式的值

>>> f=lambda x,y:x*y >>> f(4,6) 24

参数匿名

>>> L=[lambda x,y:x+y+1,lambda x,y:x+y+2,lambda x,y:x+y+3] >>> for f inL: ... print f(1,2) ... 4

>>> L[0](2,3) 6

>>> L[0] at 0xb74e879c>

列表L 中的每个元素都是一个有两个参数的匿名函数。

2、map()

输入两个参数：函数和可迭代对象

作用：对可迭代对象每个元素执行函数的操作

输出：返回结果值的迭代对象

返回迭代器(每次取一个结果值)(python3.4.3)

python2.7.6

>>> defF(a): ... return a**2

... >>> map(F,[1,2,3,4]) [1, 4, 9, 16]

pthon3.4.3

>>> defF(a): ... return a**2

... >>> map(F,[1,2,3,4])

>>> q=map(F,[1,2,3,4]) >>>list(q) [1, 4, 9, 16]

3、filter()

输入：一个函数和一个序列。

作用：过滤数列，函数作用于序列每个元素，返回True保留，False则丢弃。

输出：输出过滤后的数列

输出迭代器(python3.4.3)

python2.7.6

>>> filter(lambda x:x%2==1,[1,2,3,4,5,6,7]) [1, 3, 5, 7]

python3.4.3

>>> filter(lambda x:x%2==1,[1,2,3,4,5,6,7])

>>> f=filter(lambda x:x%2==1,[1,2,3,4,5,6,7]) >>>list(f) [1, 3, 5, 7]

4、reduce()函数 (python3中移到functools包中)

输入：函数和序列，函数必须接受两个参数

作用：前两个参数执行函数的运算，得到结果再与下一个参数运算。

输出：所有参数的运算值

>>> reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4]) 10

pthon3.4.3

>>> fromfunctools import reduce >>> reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4]) 10

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