#coding=gbk from operator import add # 导入加法 # map 函数名 , 序列对象 print(list(map(str,range(5)))) print(list(map(len,['abc','']))) # [3, 4] for num in map(add,range(3),range(1,4)): # 对 0+1 , 1+2 , 2+3 print(num) from functools import reduce from operator i

1.1函数式编程 面向过程编程:我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数,可以把复杂的任务分解成简单的任务,这种一步一步的分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 函数式编程:是使用一系列函数去解决问题,函数式编程就是根据编程的范式来的出想要的结果,只要是输入时确定的,输出就是确定的. 1.2高阶函数 能把函数作为参数传入,这样的函数就称为高阶函数. 1.2.1函数即变量 以python的内置函数print()为列,调用该函数一下代码 >>> pri

python内置函数map/reduce/filter 这三个函数用的顺手了,很cool. filter()函数:filter函数相当于过滤,调用一个bool_func(只返回bool类型数据的方法)来迭代遍历每个序列中的元素. 返回bool_func结果为true的元素的序列(注意弄清楚序列是什么意思)http://blog.csdn.net/bolike/article/details/19997465序列参考</a> 如果filter参数值为None,list参数中所有为假的元 素都将被

1. lambda: Python 支持用lambda对简单的功能定义“行内函数” 2.map() : 3.reduce() : 4.filter() : map() ,reduce() , filter()循环速度比Python内置的for , while 循环要快的多,所以在可以使用这些函数的时间尽量不去使用列表解析:

Python内建了map()/reduce()/filter()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. reduce()把一个函数作用在一个序列上,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,其效果是: reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4) filter()函数用于过滤序列,接收

lambda( ), map( ), reduce( ), filter( ) 1. lambda( )主要用于“行内函数”: f = lambda x : x + 2 #定义函数f(x)=x+2 g = lambda x,y: x+y #定义函数f(x,y)=x+y 2. 列表解析:可以简化代码 a = [1,2,3] b =[] for i in a: b.append(i+2) #使用列表解析完成上述功能: a = [1,2,3] b = [i+2 for i in a] 3. map(

1. map() 函数的功能: map(f, [x1,x2,x3]) = [f(x1), f(x2), f(x3)] def f(x): return x*x a = map(f, [1, 2, 3, 4, 5]) b = map(f, (6, 7, 8, 9)) print a print b # [1, 4, 9, 16, 25] # [36, 49, 64, 81] # a = map(f, 1,2,3,4,5,6,7) # print a # Traceback (most recent

lambda 匿名函数,核心是作为算子,处理逻辑只有一行但具有函数的特性,核心用于函数式编程中 三元运算符 其实本质上是if分支的简化版,满足条件返回 if 前面的值,不满足条件返回 else后面的值 # 100 < 100 返回 False, 则 返回 else后面的值 value = 100 if 100 < 100 else 10 print(value) map 映射函数(依次把可迭代对象(可多个)中的值依次传递到函数中,然后返回生成器(长度以最短的为基础)) numbers = [1

参考python built-on function: http://docs.python.org/2.7/library/functions.html?highlight=map%20reduce map(function, iterable, ...) Apply function to every item of iterable and return a list of the results. If additional iterable arguments are passed, 

Here I share with you a demo for python map, reduce and filter functional programming thatowned by me(Xiaoqiang). I assume there are two DB tables, that `file_logs` and `expanded_attrs` which records more columns to expand table `file_logs`. For demo

函数式编程 函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 而函数式编程(请注意多了一个“式”字)——Functional Programming,虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算. 我们首先要搞明白计算机(Computer)和计算(Compute)的概念. 在计算机的层次上,CPU执行的是加减乘除的指令代码,以及各种

什么是函数式编程? 与面向对象编程(Object-oriented programming)和过程式编程(Procedural programming)并列的编程范式. 最主要的特征是,函数是第一等公民,可以定义在函数内外,作为函数参数或返回值,函数的组合. 强调将计算过程分解成可复用的函数,典型例子就是map方法和reduce方法组合而成 MapReduce 算法. 只有纯的.没有副作用的函数,才是合格的函数. 知乎-什么是函数式编程思维? 函数式编程与命令式编程最大的不同其实在于: 函数式编

原文:https://www.cnblogs.com/chenwolong/p/reduce.html 函数式编程 函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 而函数式编程(请注意多了一个“式”字)——Functional Programming,虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算. 我们首先要搞明白计算机(Comp

在学习python的过程中,lambda的语法时常会使人感到困惑,lambda是什么,为什么要使用lambda,是不是必须使用lambda? 下面就上面的问题进行一下解答. 1.lambda是什么? 看个例子: 1 g = lambda x:x+1 看一下执行的结果: g(1) >>>2 g(2) >>>3 当然,你也可以这样使用: lambda x:x+1(1) >>>2 可以这样认为,lambda作为一个表达式,定义了一个匿名函数,上例的代码x为入

函数式编程 纯函数:没有变量的函数 对于纯函数而言:只要输入确定,那么输出就是确定的.纯函数是没有副作用的. 函数式编程:允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数 高阶函数:一个函数的参数中包含了另一个函数 def add( x , y , f ): return f ( x ) + f ( y ) 如果传入参数  -5 , -6 , abs 则该函数就等价于: abs( -5 ) + abs ( -6 ) map 说明 将函数作用到Iterable中的每个元素上,返回作用后的元

本文是笔者在看廖雪峰老师JavaScript教程时的个人总结 高阶函数            一个函数就接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数          1.高阶函数之map:                     此时我们有一个数组和一个接受一个参数并返回一个数的函数.我们需要把这个数组的每一个值在这个函数上走一遍,从而得到一个新数组.此时就需要map了                     var a = [1,2,3,4,5,6]; var b = [] var fu

据说是函数式编程的一个函数(然后也有人tucao py不太适合干这个),在我看来算是pythonic的一种写法. 简化了我们的操作,比方我们想将list中的数字都加1,最基本的可能是编写一个函数: In [40]: def add_one(i): ....: return i+1 ....: In [41]: for i in range(1, 3): ....: print add_one(i) ....: 2 3 如果使用map就简单一些了: In [42]: map(add_one, ra

1. 函数式编程 1)概念 函数式编程是一种编程模型,他将计算机运算看做是数学中函数的计算,并且避免了状态以及变量的概念.wiki 我们知道,对象是面向对象的第一型,那么函数式编程也是一样,函数是函数式编程的第一型.在面向对象编程中,我们把对象传来传去,那在函数式编程中,我们要做的是把函数传来传去,而这个,说成术语,我们把他叫做高阶函数.飞林沙 2)特点 计算视为视为函数而非指令 纯函数式编程:不需变量,无副作用,测试简单(每次的执行结果是一样的) 支持高阶函数,代码简洁 2. python支持

三个函数比较类似,都是应用于序列的内置函数.常见的序列包括list.tuple.str.   1.map函数 map函数会根据提供的函数对指定序列做映射. map函数的定义: map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list 通过定义可以看到,这个函数的第一个参数是一个函数,剩下的参数是一个或多个序列,返回值是一个集合. function可以理解为是一个一对一或多对一函数,map的作用是以参数序列中的每一个元素调用function函数,返回包含每次

高阶函数 一个函数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,编写高阶函数,就是让函数的参数能够接收别的函数. function add (x,y,f){return f(x)+f(y)} map 将数组元素快速转成字符串 let arr = [1, 2, 3, 4]let cc=arr.map(String) 注意:String() 可直接把一个字变成字符串 console.log(String([1,1,2])) // 1,1,2也可以这样arr.join(',') reduce,

1.map - 方法返回一个新数组,数组中的元素为原始数组元素调用函数处理后的值(注:map不会对空数组进行检测,不会改变原始数组) 语法:array.map(function(currentValue,index,arr), thisValue) 参数解释: currentValue:必须.当前元素的值 index:可选.当前元素的索引值 arr:可选.当前元素属于的数组对象 thisValue:可选.对象作为该执行回调时使用,传递给函数,用作 "this" 的值.如果省略了 thi