python lambda map reduce_python：lambda、filter、map、reduce

lambda 为关键字。filter，map，reduce为内置函数。

lambda：实现python中单行最小函数。

g = lambda x: x * 2

#相当于

def g(x):

return x*2

print(g(3))# 6 注意：这里直接g(3)可以执行，但没有输出的，前面的print不能少

Map函数

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，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list返回。

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：

现在，我们用Python代码实现：

>>> def f(x):

... return x * x

...

>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

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，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：

>>> def add(x, y):

... return x + y

...

>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

Filter函数

Python内建的filter()函数用于过滤序列。和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。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。

True保留，False丢弃

例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这么写：

def is_odd(n):

return n % 2 == 1

filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])

# 结果: [1, 5, 9, 15]

可见用filter()这个高阶函数，关键在于正确实现一个“筛选”函数。

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