内置函数map, reduce, filter 的使用

内置函数map, reduce, filter 的使用方法类似，均为：第一个输入参数是函数，第二参数时sequence。

map

 对sequence的item 依次执行 函数。此处的函数可以是函数，自定义函数，匿名函数lambda。

• 基本使用方法： map(function, sequence)
• 使用中需要注意的是，在python2.7中，执行上述代码便可以直接显示结果，但在python3下，返回的结果需要重置类型，比如list，才能打印输出。

"""依次执行"""
# map(str, range(5))   python 2.7下，这样就能直接显示结果，但在python 3下，这样显示不出结果也不能调用。
# 需要：list一下
ls = map(str, range(5))
rs = list(ls)
print(rs)
# 匿名函数
rs1 = list(map(lambda x: x+1, range(5)))
print(rs1)
# 自定义函数
def func(x):
    return x**2
rs2 = list(map(func, range(8)))
print(rs2)

# 对于多参数，可以使用多参数的函数
def func1(x,y):
    return x+y
rs3 = list(map(func1,"fabi","dais"))
print(rs3)

执行上述代码，例如第四行，map的作用就是使range(5)的数依次执行 str 的方法，返回的结果自然是["0","1","2","3","4"]。

整理一些遇到的map使用：

self.colors = list(
            map(lambda x: (int(x[0] * 255), int(x[1] * 255), int(x[2] * 255)),
                self.colors))

self.colors = list(map(lambda x: colorsys.hsv_to_rgb(*x), hsv_tuples))

reduce

 对sequence的item 迭代执行 函数。

• 基本使用方法：reduce(function,sequence)
• 使用中需要注意的是，在python3中，reduce已经从内置函数中移除，放置在functools模块中。
• 如果输入三个参数，则第三个参数为初始参数，也就是说，会在迭代过程中多一次第三个参数的运算。
• 可以直接生成返回值。

"""迭代执行"""
from functools import reduce
print(reduce(func1, range(10)))    # 做的是一个连加的运算

print(reduce(lambda x,y:x*y, [1,2,3],2))   # 如果是三个参数，可以在原来运算的基础上，多一个第三个参数的运算

filter

 对sequence的item 依次执行 函数，返回为True( != 0)的item组合。

• 基本使用方法: filter(function, sequence)
• 和map一样，返回的结果需要重置类型。

def func2(x):
    return x%2
print(set(filter(func2, range(4))))

返回值为{1，3}。