map 函数:多功能的变形器
map函数接收两个参数:
- 计算函数
- 可迭代对象
其目的是对可迭代对象(如列表)中的每个元素应用某种转换。映射函数将该函数应用于可迭代对象中的每个元素,并返回一个新的可迭代对象。
mylist = [1, 2, 3, 4]
def add100(n):
return n + 100
newlist = list(map(add100, mylist))
print(newlist)
上面是一个简单的函数 add100(n),它接收一个数字 n,并简单地返回 n+100。add100 函数应用于 mylist 中的每一个元素:
- add100(1) 返回 101
- add100(2) 返回 102
- add100(3) 返回 103
- add100(4) 返回 104
因此,返回 [101, 102, 103, 104]。
filter函数:选择器/过滤器
filter函数接收两个参数:
- 判断函数
- 可迭代对象
其目的是决定哪些可迭代对象中的元素保留,哪些丢弃。过滤函数不会对元素进行任何转换。
mylist = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
def larger5(n):
return n > 5
newlist = list(filter(larger5, mylist))
print(newlist)
上面代码是一个函数 larger5(n),它接收一个数字 n,如果 n 大于5则返回True,否则返回False。
larger5 函数应用于 mylist 中的每一个元素:
- larger5(1) -- larger5(5)返回 False
- larger5(6) -- larger5(8) 返回 True
因此,1、2、3、4、5 返回 False 被丢弃,而只有 6、7、8 返回 True 被保留,最终返回 [6, 7, 8]。
reduce函数:聚合器
reduce 函数接收两个参数:
- 计算函数
- 可迭代对象
这个函数的目的是以某种方式将所有元素压缩成一个值。最简单的例子是加法。
mylist = [1, 2, 3, 4, 5]
from functools import reduce
def add(a, b):
return a + b
result = reduce(add, mylist)
print(result)
上面代码是一个简单的函数 add(a, b),它简单地返回 a+b。
这个函数被应用于每一对元素(累积地):
- add(1, 2) 返回 3
- add(3, 3) 返回 6
- add(6, 4) 返回 10
- add(10, 5) 返回 15
因此,最终得到 15。