python中filter(),map()和reduce()的用法及区别
先看filter()方法
print(list(filter(lambda n : n % 2 == 1, range(20))))
# 结果 [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
这里如果用filter的话,说明匿名函数lambda给出的是个筛选条件,从1到19中筛选出奇数来。
filter将传入的函数依次作用到序列的每个元素,True则返回 False则不返回。
再看map()方法
print(list(map(lambda n : n % 2 == 1, range(20))))
# 结果 [False, True, False, True, False, True, False, True, False,
True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True]
用map的话,就好像变成了它判断对错的条件,只打印true和false。
print(list(map(lambda x: x + 1, range(10))))
# 结果 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
map一般的用法,参数有一个函数一个序列,将右边的序列经过左边的函数变换,生成新的序列。
最后看reduce()方法
reduce是一个累加函数,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。
这个函数并不是很常用,在python3中已将其从全局空间移除。
现被放置在functools的模块里,用之前需要引入 from functools import reduce
from functools import reduce my_reduce = reduce(lambda x, y: x + y, range(10))
print(my_reduce)
# 结果是45 是将0到9相加
reduce的另外一个用法,列表去重
ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]
func = lambda x,y:x if y in x else x + [y]
reduce(func, [[], ] + ids)
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