Python 函数 filter() map() reduce()

1.filter(bool_func,seq)

filter()是‘筛选函数’，也接收一个函数和一个序列，filter()把传人的函数依次作用于序列的每个元素，然后根据返回值是True还是false决定保留还是丢弃该元素 

例子：

1. def fr(x):  

2.     return x%2==1  

3. print 'filter1:',filter(fr,range(1,51))#筛选出100以内的所有奇数  

4. print 'filter2:',filter(fr,[1,2,3,4])

     输出：

         filter1: [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41, 43, 45, 47, 49]
           filter2: [1, 3]

 filter内建函数的Python实现：

1. >>> def filter(bool_func,seq):  

2.     filtered_seq = []  

3.     for eachItem in seq:  

4.         if bool_func(eachItem):  

5.             filtered_seq.append(eachItem)  

6.     return filtered_seq

2、map(func,seq1[,seq2...])

map()：将函数func作用于给定序列的每个元素，并用一个列表来提供返回值；如果func为None，func表现为身份函数，返回一个含有每个序列中元素集合的n个元组的列表。

1. >>> map(lambda x : None,[1,2,3,4])  

2. [None, None, None, None]  

3. >>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4])  

4. [2, 4, 6, 8]  

5. >>> map(lambda x : x * 2,[1,2,3,4,[5,6,7]])  

6. [2, 4, 6, 8, [5, 6, 7, 5, 6, 7]]  

7. >>> map(lambda x : None,[1,2,3,4])  

8. [None, None, None, None]  

map内建函数的python实现：

1. >>> def map(func,seq):  

2.     mapped_seq = []  

3.     for eachItem in seq:  

4.         mapped_seq.append(func(eachItem))  

5.     return mapped_seq  

3.reduce(func,seq[,init])

reduce()：func为二元函数，将func作用于seq序列的元素，每次携带一对（先前的结果以及下一个序列的元素），连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上，最后减少我们的序列为一个单一的返回值：如果初始值init给定，第一个比较会是init和第一个序列元素而不是序列的头两个元素。

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

2. 10  

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

4. 20  

reduce的python实现：

1. >>> def reduce(bin_func,seq,initial=None):  

2.     lseq = list(seq)  

3.     if initial is None:  

4.         res = lseq.pop(0)  

5.     else:  

6.         res = initial  

7.     for eachItem in lseq:  

8.         res = bin_func(res,eachItem)  

9.     return res  

本文转自 奚落123 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/guyuyuan/1921280，如需转载请自行联系原作者