Python reduce/map/filter函数区别

最后更新于:2020-03-21 12:02:51

python 中 reduce / map / filter  三个函数很容易搞混淆,虽然利用函数对迭代器或者序列中的元素操作,但是适用的场景却各不相同;

一.map函数

map函数特点:对可迭代器或者序列中的每个元素进行相同的操作(例如每个元素+1等等),并返回迭代器或者列表,示例如下:

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:何以解忧
@Blog(个人博客地址): shuopython.com
@WeChat Official Account(微信公众号):猿说python
@Github:www.github.com

@File:python_reduce_list_map.py
@Time:2020/3/6 10:25

@Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
"""

def func1(x):
    # 将每一个元素计算平方值
    print("x=%d x*x=%d"%(x,x*x))
    return x*x

if __name__ == "__main__":
    list1 = [1,2,3,4,5]
    #方法一:
    value = map(func1,list1) #返回map对象,可以强制转为list列表
    print(list(value))

    print("***"*20)
    #方法二:
    value = map(lambda x:x*x, list1)  #返回map对象,可以强制转为list列表
    print(list(value))

输出结果:

x=1 x*x=1
x=2 x*x=4
x=3 x*x=9
x=4 x*x=16
x=5 x*x=25
[1, 4, 9, 16, 25]
************************************************************
[1, 4, 9, 16, 25]

值得注意的是:map函数返回值是迭代器,注意返回的结果只能迭代一次,如果需要多次使用请提前保存结果并处理,例如:

def func1(x):
    # 将每一个元素计算平方值
    # print("x=%d x*x=%d"%(x,x*x))
    return x*x

if __name__ == "__main__":
    list1 = [1,2,3,4,5]
    value = map(func1,list1) #返回map对象,可以强制转为list列表
    print(list(value))
    print(list(value))

输出结果:

[1, 4, 9, 16, 25]
[]

很懵逼是不是?明明没什么错误,为什么第二次输出就是空列表呢?因为map函数返回的迭代器只能迭代一次,解决办法:在获取结果的时候强转为 list列表 即可,实例如下:

def func1(x):
    # 将每一个元素计算平方值
    # print("x=%d x*x=%d"%(x,x*x))
    return x*x

if __name__ == "__main__":
    list1 = [1,2,3,4,5]
    value = list(map(func1,list1)) #返回map对象,可以强制转为list列表
    print(list(value))
    print(list(value))

输出:

[1, 4, 9, 16, 25]
[1, 4, 9, 16, 25]

 

 

 

二.reduce函数

reduce函数特点:从左到右对一个序列的项累计地应用有两个参数的函数,以此合并序列到一个单一值(例如累加或累乘列表元素等等),返回最终的计算结果,是一个值,示例如下:

#python3在使用reduce函数时需要导入模块

from functools import reduce # 导入模块

def func1(x,y):
    # 把上一次计算的结果作为下一次的计算的输入
    print("x=%d y=%d x*y=%d"%(x,y,x*y))
    return x*y

if __name__ == "__main__":
    list1 = [1,2,3,4,5]
    #方法一:
    value = reduce(func1,list1) #等价 1*2*3*4*5 = 120
    print(value)
    print(type(value))

    print("***"*20)
    #方法二:
    value = reduce(lambda x,y:x*y, list1)  # 等价 1*2*3*4*5 = 120
    print(value)
    print(type(value))

输出结果:

x=1 y=2 x*y=2
x=2 y=3 x*y=6
x=6 y=4 x*y=24
x=24 y=5 x*y=120
120
<class 'int'>
************************************************************
120
<class 'int'>

 

 

三.filter函数

filter函数特点:对可迭代对象中的元素按照特定的条件进行筛选(例如筛选列表中所有的偶数等等),示例如下:

lis=[0,1,2,3,4,5,6]

#定义筛选偶数的普通函数
def func4(x):
    return x%2==0

#第一种使用filter函数的方式---lambda
res5=filter(lambda x:x%2==0,lis)
print(list(res5))
print(list(res5))
print("***"*20)


#第二种使用filter函数的方式---普通函数二
res7=filter(func4,lis)
print(list(res7))
print(list(res7))

输出结果:

[0, 2, 4, 6]
[]
************************************************************
[0, 2, 4, 6]
[]

懵逼?事实证明,filter函数返回的结果也和map函数一样,只能迭代一次,解决方案和map的解决方案一样,在获取结果的时候强转为 list列表 即可

 

 

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