python 使用filter，map，reduce来处理list

在使用python在做数据处理分析时经常会用到list这个内置对象，通常对于list上会有一些计算，比如过滤，元素查找等等，对于数据量不大的时候for循环遍历对性能并不构成很大影响，但是当数据量很大的时候瓶颈就出现了。但是很幸运的是python提供了几个内置全局函数可以高效的处理list操作，他们就是map，reduce，filter，当然他们能处理的并不仅仅是list，只要是一个序列就可以。

通常与这些函数匹配使用的还有lambda表达式

1. map

   map(function, sequence)

function:一个用来处理sequence元素的函数，这个函数当然可以使用lambda表达式

sequence：一个序列，可以是tuple，list，dict

map返回值是经过function处理过之后的一个新列表

2.filter

filter(function, sequence)

参数与返回类型和map基本一致

3.reduce

reduce(function, sequence)

参数和map，filter不太一样，function必须接收两个参数，计算的结果与后一个输入再做同样计算

返回值并不是一个列表，是经过function处理之后的一个值

使用方法：

from functools import reduce
l = ['a', 'bc', 'cde', 'defg']
lf = filter(lambda x: len(x) > 2, l) 
lm = map(lambda x: x+'_n', l)
lr = reduce(lambda x,y: x+y, l)
print(list(lf))
print(list(lm))
print(lr)

输出：

['cde', 'defg']
['a_n', 'bc_n', 'cde_n', 'defg_n']
abccdedefg

转自：https://blog.csdn.net/tgxallen/article/details/78237928