Python高阶函数--map
一、map()函数
map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把list 的每个元素依次作用在函数 f 上,得到一个新的 list 并返回。 例如,对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 如果希望把list的每个元素都作平方,就可以用map()函数,我们只需要传入函数f(x)=x*x,就可以利用map()函数完成这个计算:
def f(x):
return x*x
print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
输出结果: [1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81]
注意:map()函数不改变原有的 list,而是返回一个新的 list。 利用map()函数,可以把一个 list 转换为另一个 list,只需要传入转换函数。 由于list包含的元素可以是任何类型,因此,map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list,事实上它可以处理包含任意类型的 list,只要传入的函数f可以处理这种数据类型。
任务
假设用户输入的英文名字不规范,没有按照首字母大写,后续字母小写的规则,请利用map()函数,把一个list(包含若干不规范的英文名字)变成一个包含规范英文名字的list: 输入:['adam', 'LISA', 'barT']
输出:['Adam', 'Lisa', 'Bart']
def format_name(s):
s1=s[0:1].upper()+s[1:].lower();
return s1; print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])
map()函数是python内置的高阶函数,对传入的list的每一个元素进行映射,返回一个新的映射之后的list
python3中,map函数返回的是一个map对象,需要list(map(fun,itor))来将映射之后的map对象转换成列表
二、lambda 函数
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
- lambda只是一个表达式,函数体比def简单很多。
- lambda的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
- lambda函数拥有自己的命名空间,且不能访问自有参数列表之外或全局命名空间里的参数。
- 虽然lambda函数看起来只能写一行,却不等同于C或C++的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
语法
lambda函数的语法只包含一个语句,如下:
lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression
以lambda x: x+1为例,首先,它是一个函数:
def f(x):
return x+1
好,这个函数引用时需要传入一个参数,并且有一个返回值。这个参数一般是for x in L之类的传进来,或者直接调用f(3)。
(1)先看第一个例子
f = lambda x: x**2
print(f(5)) # 25
结果是25,很easy,这里要说明的是lambda x: x**2是一个函数,你如果print(f)的得到的是一个函数的地址,记住它是一个函数。
(2)和append搭配、在for循环内部
for x in range(5):
li.append(lambda x: x**2)
print(li[0](2)) # 4
print(li[1](3)) # 9
注:此处省略li = []的初始化代码,后续一样
li是一个list,但是list里面存的可不是数,而是函数地址,而且是5个x**2的函数,所以无论你是li[0](2)还是li[1](2),结果都是4。一般情况下不会这样写程序,因为没什么用途。
这里说一下,看过一个程序这样写,猜测原作者是想让li在运算时append的是数据,或者是以为这样可以让li在调用时n的值不随x变,不管这样,这个程序实际效果和上面一样,x本身在变,n = x写不写没有区别,li内部仍然是5个一样的函数的地址。
for x in range(5):
li.append(lambda n=x: n**2)
print(li[0](2)) # 4
print(li[1](3)) # 9
总结一下:lambda在for循环内部,和append搭配时,for循环不是为了给函数传递参数,只是为了生成多个函数。
(3)只和append搭配
li.append(lambda x: x**2)
print(li[0](1)) # 1
print(li[0](3)) # 9
print(li[1](3)) # IndexError: list index out of range
这儿说的是另外一种情况,程序中并没有给出匿名函数lambda的参数,在调用时才会给。而且li仅仅append了一次,所以li内部也仅有一个函数地址。调用时就不会有li[1]这种情况。
补充一种它的变形,说明一下对于这种情况,参数赋初值并无意义。
li.append(lambda x=5: x**2)
print(li[0](1)) # 1
print(li[0](3)) # 9
print(li[1](3)) # IndexError: list index out of range
(4)和append搭配、参数由for循环给出
举个栗子
li.append(lambda :x for x in range(10))
print(next(li[0])()) # 0
print(next(li[0])()) # 1
print(next(li[1])()) # IndexError: list index out of range
此处有大坑,首先你得认出来(lambda :x for x in range(10))这种形式可没有那么简单,这是产生一个生成器最简单的方法,它的返回值是一个generator,所以li内部就存了一个generator。还有此时的函数是没有参数的,等效为:
def f():
return x
有人会说这个函数有什么意义吗,是没什么意义,但是如果return x**2,其实还是有些意义的。
(5)放在[]中、参数由for循环给出
li = [lambda :x for x in range(10)]
print(li[0]()) # 9
print(li[1]()) # 9
这个函数其实不好理解,首先别看成生成器了,跟它没关系。
lambda :x仍然是一个函数(return x),在没有print(li[0]())之前它是不会被执行的,一旦运行print(li[0]()),就会输出x的值,那么x是多少呢,显然x在上一句程序里面已经变成9了,所以结果都是9,这里其实是闭包的问题,想避免这个问题,程序就不能写这么简洁了。
for x in range(5):
def f():
return x**2
li.append(f())# instant run
print(li[0], li[1], li[2], li[3], li[4])
结果是0, 1, 4, 9, 16,是我们想要的,有人会说这儿为什么不把def f()简化一下呢?还真不能简化,比较结果便知:
for x in range(5):
li.append(lambda :x**2) # uninstant run
print(li[0](), li[1](), li[2](), li[3](), li[4]())
#16 16 16 16 16
看到区别了吧,f 是一个函数地址,而 f() 是一个函数被执行后的返回值,所以第一个程序可以得到每次循环的 x 值。
(6)lambda最常用:和map、reduce、filter等结合用
其实lambda最常用的还是和map、reduce、filter这些高级函数结合使用,不过那个时候就把它当做一个函数,而且格式相对固定,具体使用就看高级函数的使用规则,较为简单,就不展开。
#我们原来的函数是这样的
def square_z(x):
return xx
#现在我们可以写成下面这样(冒号后面的一切都是对输入的操作,然后lambda x会返回结果):square1=lambda x:xx
print(square1(2))
#配合map,filter等lambda能发挥更大作用,一行代码就能打印列表内元素的平方数
print(list(map(lambda x:x*x,[1,2,3,4,5])))
print(list(filter(lambda x:x<3,[1,2,3,4,5])))
三、归纳函数(reduce):
第一个参数是函数名,第二个参数是sequence(序列,像list,tuple,str,set,dict都可以)
效果是这样的:reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
#提前准备一个函数,计算两数之和
from functools import reduce
def add_z(x,y):
return x+y
#计算1~10之间数字之和(还是不包含10)
r_z=reduce(add_z,range(1,10))
print(r_z)
print("r_z 的类型:%s"%type(r_z))
结果如下:

四、过滤器(filter):
第一个参数是函数名,用于筛选的函数,第二个参数是Iterable(list,tuple,set,dict,str),返回一个filter且filter属于Iterator
第一个参数是函数名,用于筛选的函数,第二个参数是Iterable(list,tuple,set,dict,str),返回一个filter且filter属于Iterator
#用于过滤掉一切不需要的东西,下面我们以打印1~10之间的奇数为例说明:
from collections import Iterable,Iterator
#提前准备一个函数,判断是否为奇数
def odd_z(x):
if x%2==1:
return True
else:
return False
f=filter(odd_z,range(1,10))
print("f 的类型:%s"%type(f))
print("f 是Iterator:%s"%isinstance(f,Iterator))
try:
print(next(f),end='')#f作为Iterator使用
print(next(f),end='')
except:
print("\n结束了")
for i in f:#f作为Iterable使用
print(i,end='$')
结果如下:
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