深入理解Python内置函数map filter reduce及与列表推导式对比
作者:小小张说故事 发布时间:2022-06-30 21:39:11
引言
Python 是一个强大的语言,提供了许多内置函数以帮助开发者编写高效、简洁的代码。在这篇文章中,我们将深入探讨三个内置函数:map
、filter
和reduce
,这些函数在处理序列数据时非常有用。
一、理解 map 函数
map
函数是一个高阶函数,它接收一个函数和一个或多个序列作为输入,然后将函数应用到序列的每个元素,返回一个新的迭代器。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = map(lambda x: x**2, numbers)
print(list(squared)) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]
二、理解 filter 函数
filter
函数也是一个高阶函数,它接收一个函数和一个序列作为输入,返回一个包含了所有使函数返回值为真的元素的迭代器。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
print(list(even)) # 输出: [2, 4]
三、理解 reduce 函数
reduce
函数也是一个高阶函数,它接收一个函数和一个序列作为输入,然后将函数应用到序列的元素,从而将序列“归约”为一个单一的输出。
注意:reduce
不是Python的内置函数,而是在functools
模块中定义的。
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x*y, numbers)
print(product) # 输出: 120
四、如何在实际代码中使用 map、filter 和 reduce
虽然理解map
、filter
和reduce
的工作原理很重要,但是了解如何在实际代码中使用它们更为重要。这些函数都是函数式编程工具,可以用于创建简洁、高效的代码。
例如,假设你有一个用户列表,你想获取所有用户的年龄列表,你可以使用map
函数:
users = [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 35}]
ages = map(lambda user: user['age'], users)
print(list(ages)) # 输出: [25, 30, 35]
如果你想找出所有年龄大于30的用户,你可以使用filter
函数:
users = [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 35}]
older = filter(lambda user: user['age'] > 30, users)
print(list(older)) # 输出:[{'name': 'Charlie', 'age': 35}]
如果你想计算所有用户年龄的总和,你可以使用reduce
函数:
from functools import reduce
users = [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 35}]
total_age = reduce(lambda acc, user: acc + user['age'], users, 0)
print(total_age) # 输出: 90
五、map、filter 和 reduce 与列表推导式的对比
在很多情况下,你可能会发现列表推导式能够提供与map
和filter
相同的功能,但写法更为简洁。例如,我们可以用列表推导式来替代上述的map
和filter
的例子:
users = [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 35}]
ages = [user['age'] for user in users]
print(ages) # 输出: [25, 30, 35]
older = [user for user in users if user['age'] > 30]
print(older) # 输出: [{'name': 'Charlie', 'age': 35}]
然而,reduce
的功能不能直接通过列表推导式来实现,因为它涉及到一个序列的累积操作。不过,Python提供了一些内置函数,如sum
、min
、max
等,可以用来替代一些常见的reduce
操作。
users = [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 35}]
total_age = sum(user['age'] for user in users)
print(total_age) # 输出: 90
六、总结
map
、filter
和reduce
都是非常强大的工具,可以帮助我们编写出更加简洁和高效的代码。通过理解这些函数的工作原理和如何在实际代码中使用它们,你可以更好地利用Python的内置函数来处理序列数据,提高你的编程效率。
来源:https://segmentfault.com/a/1190000043881197
猜你喜欢
- 在数据库的开发过程中,经常会遇到复杂的业务逻辑和对数据库的操作,这个时候就会用SP来封装数据库操作。如果项目的SP较多,书写又没有一定的规范
- 删除备份和还原历史记录表中所有早于 oldest_date 的备份集的项目。由于执行备份或还原操作时会在备份和还原历史记录表中添加行,sp_
- 本文实例讲述了PHP实现数组根据某个字段进行水平合并,横向合并。分享给大家供大家参考,具体如下:PHP数组水平合并,横向合并,两条数据合并成
- 1. 用户必须在几秒钟知道网站是做什么的。注意力是因特网上最有价值的货币。 如果访问者无法在几秒钟之内得知你的网站的方向,他很有可能转而访问
- 1、django的model转json对象。1.1、单个modle转换,返回json对象:sqlOrder = get_object_or_
- 1、爬取目标网站:业绩预告_数据中心_同花顺财经(ps:headers不会设置的可以看这篇:Python 用requests.get获取网页
- python结构体数组在C语言中我们可以通过struct关键字定义结构类型,结构中的字段占据连续的内存空间,每个结构体占用的内存大小都相同,
- 本文实例为大家分享了python绘制汉诺塔的具体代码,供大家参考,具体内容如下源码:import turtleclass Stack: &n
- 一个网站空间,但是却可以实现多个域名的访问的一段ASP代码:<%if Request.ServerVariables("SE
- 1. 引言在使用Python的时候,通常会出现如下场景:array = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 0, 2]获取array中元素
- 前言pyinstaller能够在Windows、Linux等操作系统下将Python脚本打包成可直接运行程序。使Python脚本
- Oracle的分析函数功能非常强大,工作这些年来经常用到。这次将平时经常使用到的分析函数整理出来,以备日后查看。我们拿案例来学习,这样理解起
- python 3.10支持match语句,3,10以下不支持。match语句接受一个表达式,并将其值与作为一个或多个case块给出的连续模式
- 这篇博客将介绍如何使用Python,Opencv进行二维直方图的计算及绘制(分别用Opencv和Numpy计算),二维直方图可以让我们对不同
- 1.前提你要已经安装了 某个 版本的 python, (下载地址 https://www.python.org/downloads/)安装后
- 实际开发过程中,我们经常会被各种宽度,高度计算搞晕。尤其是使用了rem的计算方式,自适应布局难倒一大片程序员。为了解决这类问题,我觉得可以利
- PyCharm 具备一般 IDE 的功能,比如,调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制…另外,PyCha
- //方法1:$ip = $_SERVER["REMOTE_ADDR"];echo $ip;//方法2:$user_IP
- 鉴于上一篇中最后三个问题:1、上述程序是否能进行优化(比如功能相同的)2、创建三个3个实例,用了3个语句,能否建一个函数,只输入一个数n,就
- 页面大小、窗口大小和滚动条位置这三个数值在不同的浏览器例如Firefox和IE中有着不同的实现。即使在同一种浏览器例如IE中,不同版本也有不