[转载] Python---函数式编程（map()、filter()和reduce()）总结

参考链接：带有示例的Python中的map()，filter()和reduce()

（1）map()函数

map() 函数的基本语法格式为：map(function, iterable)

其中，function 参数表示要传入一个函数，其可以是内置函数、自定义函数或者 lambda 匿名函数；iterable 表示一个或多个可迭代对象，可以是列表、字符串等。 map() 函数的功能：对可迭代对象iterable中的每个元素，都调用指定的函数，并返回一个 map 对象。

注意，该函数返回的是一个 map 对象，不能直接输出，可以通过 for 循环或者 list() 函数来显示。

例1：

#函数式编程

#map()函数

my_list=[1,2,3,4,5,6]

new_list=map(lambda x:x**3,my_list)

print(list(new_list))

运行结果为：

[1, 8, 27, 64, 125, 216]

（2）filter函数

filter()函数的基本语法格式为：filter(function, iterable）

funcition 参数表示要传入一个函数，iterable 表示一个可迭代对象。 filter() 函数的功能是对 iterable 中的每个元素，都使用 function 函数判断，并返回 True 或者 False，最后将返回 True 的元素组成一个新的可遍历的集合。

#filter（）函数

my_list = [11, 22, 13, 42, 35]

new_list = filter(lambda x: x % 2 == 0, my_list)

print(list(new_list))

输出结果为：

[22, 42]

（3）reduce函数

reduce() 函数用来对一个集合做累积操作，其基本语法格式为：reduce(function, iterable)

其中，function 必须是一个包含 2 个参数的函数；iterable 表示可迭代对象。注意，由于 reduce() 函数在 Python 3.x 中已经被移除，放入了 functools 模块，因此在使用该函数之前，需先导入 functools 模块。

例3：

#reduce()函数

import functools

my_list=list(range(1,5))

new_list=functools.reduce(lambda x,y:x*y,my_list)

print(new_list)

运行得到：24

总结：

从上面的例子中我们可以看到，map函数用于操作列表等数据类型，对列表的每一个数据元素均采用相同的函数操作，最终输出计算得到的结果；filter主要用于判断条件，如判断列表中的数据是否符合一定的条件，并将符合条件的数据元素输出；reduce函数用于将列表中的数据元素求解累积，最终得到的是一个数；

也就是说：map函数和filter最终得到的是一个数据对象，需要使用list转化成列表数据才能输出；reduce输出的直接就是一个数值，即列表元素的累积值。

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