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  • python学习之高阶函数

    filter函数:
    filter()为已知的序列的每个元素调用给定的布尔函数,调用中,返回值为非零的元素将被添加至一个列表中

    list = filter(调用函数名,可迭代对象)——调用函数名自动传参——可迭代对象的所有元素,返回非零元素被放入列表中

    实例:

    	cleaned_data = filter(is_convert_float,str_array)
    def is_convert_float(s):
    	"""
    	判断字符串s能否转换为数字
    	:param s:
    	:return:
    	"""
    	try:
    		float(s)
    	except:
    		return False
    	return True
    

      这里用的try——except来判断所传入的字符串能不能被转成浮点型

    所以filter的功能就是把str_array中所有可以转换城浮点型的数据存到一个列表中,进行后续操作

    PS:这里说到存到列表中有一点不严谨,因为py3中filter返回的对象是一个迭代器了,所以可以强制转化一下

    也可以用列表推导式来做——

    list =  [item for item in list_array]

    再来看一下map函数——如果filter函数是利用函数筛选,那么map高阶函数就是利用函数统一操作

    map()将函数调用映射到每个序列的对应元素上并返回一个含有所有返回值的列表

    还没怎么在项目中用到经验不多,就先不给实例了

    map(函数名,可迭代对象)迭代每一个元素作为函数的参数,将返回的值构造成一个新的列表或相同维度的数组

    有一个不错的总结

    转载来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_45ac0d0a010191rb.html

    三个函数比较类似,都是应用于序列的内置函数。常见的序列包括list、tuple、str。
    1.map函数
    map函数会根据提供的函数对指定序列做映射。
    map函数的定义:
    map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list
    通过定义可以看到,这个函数的第一个参数是一个函数,剩下的参数是一个或多个序列,返回值是一个集合。
    function可以理解为是一个一对一或多对一函数,map的作用是以参数序列中的每一个元素调用function函数,返回包含每次function函数返回值的list。
    比如要对一个序列中的每个元素进行平方运算:
    map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])
    返回结果为:
    [1, 4, 9, 16, 25]
    在参数存在多个序列时,会依次以每个序列中相同位置的元素做参数调用function函数。
    比如要对两个序列中的元素依次求和。
    map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
    map返回的list中第一个元素为,参数序列1的第一个元素加参数序列2中的第一个元素(1 + 2),
    list中的第二个元素为,参数序列1中的第二个元素加参数序列2中的第二个元素(3 + 4),
    依次类推,最后的返回结果为:
    [3, 7, 11, 15, 19]
    要注意function函数的参数数量,要和map中提供的集合数量相匹配。
    如果集合长度不相等,会以最小长度对所有集合进行截取。
    当函数为None时,操作和zip相似:
    map(None, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
    返回结果为:
    [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8), (9, 10)]
     
    2.filter函数
    filter函数会对指定序列执行过滤操作。
    filter函数的定义:
    filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string
    function是一个谓词函数,接受一个参数,返回布尔值True或False。
    filter函数会对序列参数sequence中的每个元素调用function函数,最后返回的结果包含调用结果为True的元素。
    返回值的类型和参数sequence的类型相同
    比如返回序列中的所有偶数:
    def is_even(x):
    return x & 1 != 0
     
    filter(is_even, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
    返回结果为:
    [1, 3, 5, 7, 9]
    如果function参数为None,返回结果和sequence参数相同。
     
    3.reduce函数
    reduce函数,reduce函数会对参数序列中元素进行累积。
    reduce函数的定义:
    reduce(function, sequence[, initial]) -> value
    function参数是一个有两个参数的函数,reduce依次从sequence中取一个元素,和上一次调用function的结果做参数再次调用function。
    第一次调用function时,如果提供initial参数,会以sequence中的第一个元素和initial作为参数调用function,否则会以序列sequence中的前两个元素做参数调用function。
    reduce(lambda x, y: x + y, [2, 3, 4, 5, 6], 1)
    结果为21(  (((((1+2)+3)+4)+5)+6)  )
    reduce(lambda x, y: x + y, [2, 3, 4, 5, 6])
    结果为20
     

    注意function函数不能为None。

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