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    • Python3高阶函数map,reduce,filter详解

    avatar 2022-11-14 14:09 610次浏览 0 条评论 Python

    函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。

    注意其中：map和filter返回一个惰性序列，可迭代对象，需要转化为list

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    >>> a = 3.1415
    >>> round(a,2)
    3.14
    >>> a_round = round
    >>> a_round(a,2)
    3.14
    >>> def func_devide(x, y, f):
      return f(x) - f(y)
    #传递参数为函数
    print(func_devide(9.3, 3.2, round))

    1. map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。

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    >>> print(list(map(str, [1, 2, 3])))
    ['1', '2', '3']
    >>> dt = map(str,[-1,2,3,4,5,-34,-45,-23.454])
    >>> dt
    <map object at 0x10f431dd8>
    >>> list(dt)
    ['-1', '2', '3', '4', '5', '-34', '-45', '-23.454']
    >>> dt = map(abs,[-1,2,3,4,5,-34,-45,-23.454])
    >>> list(dt)
    [1, 2, 3, 4, 5, 34, 45, 23.454]

    注意报错：TypeError: ‘map’ object is not callable

    一般出现的原因是迭代对象(str，abs等)或者函数（map）被修改，不再是原来的函数，导致出现不可迭代对象

    2. reduce函数

    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。返回的是一个计算的最终结果，函数接收两个参数：

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    def add(x,y):
    ...   return x + y
    ...
    >>> reduce(add,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
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    >>> def concate(x,y):
    ...   return str(x)+str(y)
    ...
    >>> reduce(concate,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
    '1234567890'

    reduce和map函数结合做字符串转整型（或者整型转字符串）

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    >>> str = '12121212132323'
    >>> dic_str_int = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
    >>> def str_arr(x):
    ...   dic_str_int = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
    ...   return dic_str_int[x]
    ...
    >>> def int_dum(x,y):
    ...   return 10*x + y
    ...
    >>> reduce(int_dum,map(str_arr,str))
    12121212132323

    示例，转换列表内数据为大写，首字母大写

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    >>> names = ['jack','john','wilianmon','jobs','bill','gates']
    >>> def str_upper(string):
    ...   return string.upper()
    ...
    >>> names = map(str_upper,names)
    >>> list(names)
    ['JACK', 'JOHN', 'WILIANMON', 'JOBS', 'BILL', 'GATES']
    >>> def str_capitialize(string):
    ...   return string.capitalize()
    ...
    >>> names = ['jack','john','wilianmon','jobs','bill','gates']
    >>>
    >>> names = map(str_capitialize,names)
    >>> list(names)
    ['Jack', 'John', 'Wilianmon', 'Jobs', 'Bill', 'Gates']

    列表内参数求所有元素乘积：

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    int_li = [2,3,5,10]
    >>> reduce(lambda x, y: x*y,int_li)
    300
    >>> def func_mult(li=None):
    ...   return reduce(lambda x, y: x*y,li)
    ...
    >>> func_mult(int_li)
    300

    上面的可以根据需要转成函数，更方便调用

    ‘123.456’转成整数123.456

    方法一：截断之后拼接

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    def string_int(strs):
      str_li = strs.split('.')
      def str_int(str):
        dic_str_int = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
        return dic_str_int[str]
      int_1 = reduce(lambda x, y: x*10+y, list( map(str_int,str_li[0])))
      int_2 = reduce(lambda x,y: x*10 + y,list(map(str_int,str_li[1])))
      return int_1 + int_2/(10**(len(str_li)+1))
    res = string_int('123.456')
    print(res)
    #结果：123.456

    方法二： 转成纯数字字符串

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    def string_int1(strs):
      # 记住位置，替换
      point_len = len(strs) - strs.find('.')-1
      str_li = strs.replace('.', '')
      def str_int(str):
        dic_str_int = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
        return dic_str_int[str]
      int_num = reduce(lambda x,y: x*10 + y,list(map(str_int,str_li)))
      return int_num/(10**(point_len))
    res = string_int1('123.456')
    print(res)
    #结果：123.456

    3. filter函数

    filter()也接收一个函数和一个序列。从一个序列中筛出符合条件的元素。和map()不同的是，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。

    注意：和map函数的区别

     

    函数名 区别
    map 作用于每个可迭代对象的元素，并返回处理之后的元素
    filter 作用于可迭代内每个元素，根据计算后结果：True保留，Flase去掉

     

    eg: 获取列表内所有的整数类型元素

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    def only_int(x):
      try:
        if isinstance(x, int):
          return True
        else:
          return False
      except ValueError as e:
        return False
    dt = filter(type_int,[1,2,3,3,'3232',-34.5,34.5])
    >>> list(dt)
    [1, 2, 3, 3]
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