python高阶函数------map，reduce，filter和sorted
写在前面：
- map和reduce函数主要是为大规模并行计算构造的。
- filter用来根据一定的条件筛选数据
- sorted用来按照自定义的规则和键值对序列进行排序
1.map()函数
map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list map函数的参数为一个函数，和一个序列（或者很多个序列）。map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。
举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现如下：
def f(x):
return pow(x,2)
queue = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
result = map(f,queue)从结果上来看，其等价于
def f(x):
return pow(x,2)
queue = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
result = []
for item in queue:
result.append(f(item))
但是map函数相等直观，而且在数据量非常庞大的情况下，map函数具有很大的速度优势。下面我们来看一组例子
#coding=utf-8
import numpy as np
import time
a = np.random.randint(100,size=100000)
b = np.random.randint(100,size=100000)
def f(x,y):
return pow(x,y)
'''不使用map函数,运行时间0.0880000591278s'''
start1 = time.time()
result1 = []
for i in range(len(a)):
result1.append(f(a[i],b[i]))
end1 = time.time()
print end1-start1
'''使用map函数，运行时间0.0420000553131s'''
start2 = time.time()
result2 = map(f,a,b)
end2 = time.time()
print end2-start2
2. reduce()函数
reduce(function, sequence[, initial]) -> valuereduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)当然reduce还可以接受一个初始化参数，效果如下，其实就是为了防止输入的列表为空，此时返回initial的值。如果列表不为空，相当于如下效果
reduce(f, [x1,x2],initial=x0) = f(f(x0, x1), x2)这个函数在处理字符串和整数转换时有很奇妙的用处哦。可以参见廖雪峰老师的博客。
3.filter()
filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string 看名字就知道filter函数是用来过滤数据的。其输入可以是列表，字符串，元组等序列。filter()也接收一个函数和一个序列，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。
举个例子，比如我们要筛选"I am 22 years old."中的数字。
import numpy as np
import time
def f(x):
numList = ['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9']
if x in numList:
return True
else:
return False
queue = "I am 22 years old."
print filter(f,queue)执行上面的代码，输出为22.
4.sorted()
sorted和上面三个函数都不同，它不是为了处理并行大规模数据产生的，它按照我们自定义的规则对输入的序列进行排序。自定义的比较函数必须遵循，对于两个元素x和y，如果认为x < y，则返回-1，如果认为x == y，则返回0，如果认为x > y，则返回1，这样，排序算法就不用关心具体的比较过程，而是根据比较结果直接排序。
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list
"""
对一个iterable对象排序，返回一个排序之后的list
@param iterable 可迭代遍历对象
@param cmp 默认None, 自定义的比较函数，2个参数
@param key 默认None, 自定义的函数，1个参数，参数值来源于列表元素，该函数的返回值用来排序
@param reverse 默认False(正序)
@return 返回一个排序之后的list
"""
下面我们举个例子来说明一下，对一个包含姓名和年龄两个属性的对象来按年龄进行排序，[User("James", 30), User("Marvin", 28), User("Parke", 40), User("Li", 40)]。下面我们介绍几种不同的实现方法
方法一：使用key关键字
代码如下，该方法相当于按f(user)的大小进行排序
class User(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __repr__(self):
return repr((self.name, self.age))
def f(item):
return item.age
test_list = [User("James", 30), User("Marvin", 28), User("Parke", 40), User("Li", 40)]
print sorted(test_list,key=f)
执行结果
方法二：自定义比较方法
代码如下，我们自定义了mycmp方法，直接对user使用mycmp函数比大小进行排序。
class User(object):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __repr__(self):
return repr((self.name, self.age))
def mycmp(item1,item2):
if(item1.ageitem2.age):
return 1
else:
return 0
test_list = [User("James", 30), User("Marvin", 28), User("Parke", 40), User("Li", 40)]
print sorted(test_list,cmp=mycmp) 执行结果：
那么通过key和cmp都可以达到相同的效果，那么为什么设置这两个不同的参数呢，他们有什么区别呢？
总结：真个比大小的完成流程应该是cmp(key(item1),key(item2));也就是key函数以输入序列的元素为输入参数，key的返回值用来作为cmp函数的输入参数。两个函数可以结合使用。