原文: https://docs.pythontab.com/interpy/Map_Filter/Reduce/

Map,Filter 和 Reduce

Map,Filter 和 Reduce 三个函数能为函数式编程提供便利。我们会通过实例一个一个讨论并理解它们。

Map

Map会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上。这是它的规范:

规范

map(function_to_apply, list_of_inputs)

大多数时候,我们要把列表中所有元素一个个地传递给一个函数,并收集输出。比方说:

items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = []
for i in items:
    squared.append(i**2)

Map可以让我们用一种简单而漂亮得多的方式来实现。就是这样:

items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, items))

大多数时候,我们使用匿名函数(lambdas)来配合map, 所以我在上面也是这么做的。 不仅用于一列表的输入, 我们甚至可以用于一列表的函数!

def multiply(x):
        return (x*x)
def add(x):
        return (x+x)

funcs = [multiply, add]
for i in range(5):
    value = map(lambda x: x(i), funcs)
    print(list(value))
    # 译者注:上面print时,加了list转换,是为了python2/3的兼容性
    #        在python2中map直接返回列表,但在python3中返回迭代器
    #        因此为了兼容python3, 需要list转换一下

# Output:
# [0, 0]
# [1, 2]
# [4, 4]
# [9, 6]
# [16, 8]

Filter

顾名思义,filter过滤列表中的元素,并且返回一个由所有符合要求的元素所构成的列表,符合要求即函数映射到该元素时返回值为True. 这里是一个简短的例子:

number_list = range(-5, 5)
less_than_zero = filter(lambda x: x < 0, number_list)
print(list(less_than_zero))  
# 译者注:上面print时,加了list转换,是为了python2/3的兼容性
#        在python2中filter直接返回列表,但在python3中返回迭代器
#        因此为了兼容python3, 需要list转换一下

# Output: [-5, -4, -3, -2, -1]

这个filter类似于一个for循环,但它是一个内置函数,并且更快。

注意:如果mapfilter对你来说看起来并不优雅的话,那么你可以看看另外一章:列表/字典/元组推导式。

译者注:大部分情况下推导式的可读性更好

Reduce

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时,Reduce 是个非常有用的函数。举个例子,当你需要计算一个整数列表的乘积时。

通常在 python 中你可能会使用基本的 for 循环来完成这个任务。

现在我们来试试 reduce:

from functools import reduce
product = reduce( (lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4] )

# Output: 24

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