Python 内置高阶函数详细

1、python的内置高阶函数

1.1 map()

map()会根据提供的函数对指定序列做映射

语法格式：

map(function, iterable, ...)

第一个参数function以参数序列中的每一个元素调用function函数，

第二个参数iterable一个或多个序列

返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

示例代码：

list1 = [1, 2, 4, 5, 56, 12, 5, 2, 34]


# 生成一个函数
def func(lt):  # 将偶数返回，奇数+1返回
    if lt % 2 == 0:
        return lt
    else:
        return lt + 1


list2 = map(func, list1)  # 千万不能加()
# 使用lambda关键字
list3 = map(lambda i: i if i % 2 == 0 else i + 1, list1)
print(list(list3))  # [2, 2, 4, 6, 56, 12, 6, 2, 34]
print(list(list2))  # [2, 2, 4, 6, 56, 12, 6, 2, 34]

1.2 reduce() 函数

reduce() 函数在python2x的时候是系统内置的函数，到python3x就已经归入functools库里面了

reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。

函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。

语法格式

reduce(function, iterable[, initializer])

function -- 函数，有两个参数

iterable -- 可迭代对象

initializer -- 可选，初始参数

返回函数计算结果。

示例代码：

from functools import reduce

list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
value = reduce(lambda x, y: x + y, list1)
print(value)  # 28 = 1+2+3+4+5+6+7

会将计算结果存储到x，每次累计。initializer就是设置x的初始值

1.3 reduce() 函数

filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。

该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 true 或 false，最后将返回 true 的元素放到新列表中。

语法结构：

filter(function, iterable)

function -- 判断函数。

iterable -- 可迭代对象。

返回一个可迭代对象

1.4 sorted() 函数

sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作,返回的是一个新的 list.

语法结构：

sorted(iterable, cmp=none, key=none, reverse=false)

iterable -- 可迭代对象。

cmp -- 比较的函数，这个具有两个参数，参数的值都是从可迭代对象中取出，此函数必须遵守的规则为，大于则返回1，小于则返回-1，等于则返回0。

key -- 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。

reverse -- 排序规则，reverse = true 降序 ， reverse = false 升序（默认）。

返回重新排序的列表。

示例代码：

students = [
    {'name': 'tom', 'age': 20},
    {'name': 'lucy', 'age': 15},
    {'name': 'lily', 'age': 13},
    {'name': 'mark', 'age': 21},
    {'name': 'jack', 'age': 13},
    {'name': 'steven', 'age': 18},
]

 
# 找出所有年龄大于18岁学生
result = filter(lambda x: x['age'] > 18, students)
print(list(result))  # [{'name': 'tom', 'age': 20}, {'name': 'mark', 'age': 21}]

# 按照年龄从小到大排序
students = sorted(students, key=lambda x: x['age'], reverse=true)  # 利用key

print(students)
'''
[{'name': 'mark', 'age': 21}, {'name': 'tom', 'age': 20}, 
{'name': 'steven', 'age': 18}, {'name': 'lucy', 'age': 15}, 
{'name': 'lily', 'age': 13}, {'name': 'jack', 'age': 13}]
'''

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