Python 函数式编程进阶:map、filter、reduce
Python 函数式编程进阶:map、filter、reduce
- 介绍
- map 函数
- 作用和语法
- 使用 map 函数
- Lambda 函数的配合应用
- filter 函数
- 作用和语法
- 使用 filter 函数
- Lambda 函数的结合运用
- reduce 函数
- 作用和语法
- 使用 reduce 函数
- 典型应用场景
介绍
在函数式编程中,map、filter、reduce 是三种基本的高阶函数,它们在处理数据集合时起着至关重要的作用。这些函数有助于执行列表(或数组)的转换和操作,而不需要改变原始数据集合。它们通常用于简化算法,使得代码更加简洁、易于理解和维护。
map 函数
作用和语法
map 函数遍历集合中的每个元素,并应用一个给定的函数,然后返回一个包含结果的新集合。
在 Python 中,map 函数的基本语法如下:
map(function, iterable, ...)
function: 要应用到每个元素上的函数。iterable: 一个或多个可迭代的对象。
使用 map 函数
# 定义一个函数,将元素乘以 2
def multiply_by_two(x):return x * 2
# 使用 map 应用这个函数到列表 [1, 2, 3]
result = map(multiply_by_two, [1, 2, 3])
# 将结果转换为列表
print(list(result)) # 输出: [2, 4, 6]

Lambda 函数的配合应用
# 使用 lambda 函数简化 map 调用
result = map(lambda x: x * 2, [1, 2, 3])
print(list(result)) # 输出: [2, 4, 6]

filter 函数
作用和语法
filter 函数遍历集合中的每个元素,应用一个测试函数,仅保留那些测试结果为 True 的元素。
Python 中的 filter 函数语法如下:
filter(function, iterable, ...)
function: 测试每个元素的测试函数。iterable: 一个或多个可迭代的对象。
使用 filter 函数
# 定义一个函数,检查元素是否为偶数
def is_even(x):return x % 2 == 0
# 使用 filter 应用这个函数到列表 [1, 2, 3, 4, 5]
result = filter(is_even, [1, 2, 3, 4, 5])
# 将结果转换为列表
print(list(result)) # 输出: [2, 4]

Lambda 函数的结合运用
# 使用 lambda 函数简化 filter 调用
result = filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(result)) # 输出: [2, 4]

reduce 函数
作用和语法
reduce 函数将一个二元函数累积地应用到一个序列的所有元素上,从左到右,直到序列结束。
Python 中的 reduce 函数语法如下:
reduce(function, iterable[, initial], ...)
function: 一个二元操作函数,有两个参数,对序列中的连续两个元素进行操作。iterable: 一个可迭代的对象。initial: 可选参数,作为第一次调用函数时的第一个参数。
使用 reduce 函数
from functools import reduce
# 定义一个函数,计算列表中所有数字的乘积
def multiply(x, y):return x * y
# 使用 reduce 计算 [1, 2, 3, 4] 的乘积
result = reduce(multiply, [1, 2, 3, 4])
print(result) # 输出: 24

典型应用场景
from functools import reduce
# 计算 Fibonacci 数列的前 n 项和
def fib_sum(n):return reduce(lambda x, _: x + fib(n-1), range(n), 0)
# 辅助函数,计算 Fibonacci 数列的第 n 项
def fib(n):return 1 if n <= 1 else fib(n-1) + fib(n-2)
# 调用函数
print(fib_sum(10)) # 输出: 550
在这段代码中,fib_sum 函数使用 reduce 来计算斐波那契数列前 10 项的和。reduce 函数以一个累加操作的 lambda 函数和一个 range 的列表作为初始参数,然后对 range 列表中的每个数字应用 lambda 函数,将其结果与之前的累加结果相加。

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