四个python重要的内置方法，函数（filter，map，reduce，lambda）

一、map 方法(函数)

map():用于对某个自定义函数进行多次遍历的方法，或可以说是将某一实参序列按顺序逐项传递给某自定义函数（可改变运算结果），最后将函数运算结果制作成一个map object迭代器，并将迭代器返回。

例如：

str = ['a','b','c','d'] def fun1(s): return s + "alvin" ret = map(fun1, str) #将序列str逐项传入fun1函数 print(ret) # map object的迭代器 print(list(ret)) # ret是一个迭代器对象 

输出：

<map object at 0x000001E899564250> #返回的该map类型迭代器的地址  ['aalvin', 'balvin', 'calvin', 'dalvin'] 

二、filter 方法(函数)

filter():用于对某个自定义函数进行多次遍历的方法，或可以说是将某一实参序列按顺序逐项传递给某自定义函数（不可改变运算结果），最后将函数运算结果制作成一个filter object迭代器，并将迭代器返回。

例如：

str = ['a', 'b', 'c', 'd'] def fun1(s): #过滤器方法 if s != 'a': return s
ret = filter(fun1, str) print(ret) print(list(ret)) 

输出:

<filter object at 0x0000024F61C94250> #返回的该filter类型迭代器的地址 ['b', 'c', 'd'] 

不可改变运算结果，例如：
同上述map（）函数代码：

str = ['a', 'b', 'c', 'd'] def fun1(s): return s + "alvin" ret = filter(fun1, str) print(ret) # map object的迭代器 print(list(ret)) #与map()对比： #str = ['a', 'b', 'c', 'd'] #def fun1(s): #    return s + "alvin" #ret = map(fun1, str)	#将序列str逐项传入fun1函数 #print(ret)  # map object的迭代器 #print(list(ret))  # ret是一个迭代器对象 

输出：

<filter object at 0x0000024C36A64250> ['a', 'b', 'c', 'd'] #与map()对比： #<map object at 0x000001E899564250> #['aalvin', 'balvin', 'calvin', 'dalvin'] 

三、reduce 方法(函数)

reduce()：用于对某个自定义函数进行多次遍历的方法，或可以说是将某一实参序列按顺序逐项传递给某自定义函数，并返回一个值。不同点见下方代码。

例如：

from functools import reduce def add1(x, y): return x+y print(reduce(add1, range(1, 10))) #1加到10 print(reduce(add1, [1,2,3,4,5,6,7,8,9])) #解释range（）在reduce方法中的调用形式 #此时reduce只有两个参数，每次将调用第二个参数（序列）的前两个元素传入add1中进行运算，将运算结果返回，运算结果将与下一元素一同传入add1再进行运算，以此类推直到第二参数（序列）末尾。 print(reduce(add1, range(1, 10),10)) 

输出：

45 55 

四、lambda 方法(函数)

lambda():又称匿名函数，本身作用一般，需要与上述三种方法配合使用。

例如：

add = lambda a,b : a+b # lambda a,b : a+b # a,b为参数，冒号后为代码块 print add(2,3) 

利用lambda（）方法与reduce（）方法结合计算阶乘：

from functools import reduce print (reduce(lambda x,y: x*y, range(1,6))) #计算5的阶乘 

输出：

120 

提醒

合理结合使用四种函数，可在必要之时，减少大量代码的编写

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