本文作者:黎智煊,叩丁狼高级讲师。原创文章,转载请注明出处。
上次我们说了python的列表生成,可以很方便用很少代码,去取代相同的功能但需要写比较重复的代码,现在我们讲一下,python另外一对比较好用的高级函数.
Python内建了map()
和reduce()
函数。
map()
函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable
,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Iterator
返回。
看到这里,是不是又好像看到迭代器和可迭代对象,可以看一下上一遍的文章复习一下.
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:
image.png
现在,我们用Python代码实现:
def f(x):
return x * x
]r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
ist(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
map()传入的第一个参数是f,即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator,Iterator是惰性序列,因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
你可能会想,不需要map()函数,写一个循环,也可以计算出结果:
L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
L.append(f(n))
print(L)
的确可以,但是,从上面的循环代码,能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list”吗?
所以,map()作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,因此,我们不但可以计算简单的f(x)=x2,还可以计算任意复杂的函数,比如,把这个list所有数字转为字符串:
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
只需要一行代码。
再看reduce的用法。reduce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)
比方说对一个序列求和,就可以用reduce实现:
from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y
reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25
当然求和运算可以直接用Python内建函数sum(),没必要动用reduce。
但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579,reduce就可以派上用场:
from functools import reduce
def fn(x, y):
return x * 10 + y
reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579
这个例子本身没多大用处,但是,如果考虑到字符串str也是一个序列,对上面的例子稍加改动,配合map(),我们就可以写出把str转换为int的函数:
>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
... digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
... return digits[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
13579
整理成一个str2int的函数就是:
from functools import reduce
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
def str2int(s):
def fn(x, y):
return x * 10 + y
def char2num(s):
return DIGITS[s]
return reduce(fn, map(char2num, s))
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