Python中filter、map、reduce應用
一、理解迭代器
迭代器迭代器（iterator）是一種對象，它能夠用來遍歷標準模板庫容器中的部分或全部元素，每個迭代器對象代表容器中的確定的地址。迭代器修改了常規指針的接口，所謂迭代器是一種概念上的抽象：那些行爲上像迭代器的東西都可以叫做迭代器。然而迭代器有很多不同的能力，它可以把抽象容器和通用算法有機的統一起來。是一種對象，它能夠用來遍歷標準模板庫容器中的部分或全部元素，每個迭代器對象代表容器中的確定的地址。迭代器修改了常規指針的接口，所謂迭代器是一種概念上的抽象：那些行爲上像迭代器的東西都可以叫做迭代器。然而迭代器有很多不同的能力，它可以把抽象容器和通用算法有機的統一起來。
1.1、map()
返回一個迭代器，該迭代器將函數應用於iterable的每一項，生成結果。如果傳遞了額外的可迭代參數，函數必須接受那麼多參數，並並行地應用於所有可迭代的項。對於多個迭代器，當最短的迭代器耗盡時，迭代器停止。對於函數輸入已經安排爲參數元組的情況，可能看了以上解釋，乍一眼看上去，可能狗屁不通，後續會介紹迭代器、生成器以及可迭代對象的一些概念。
1.2、map()的用法
在使用map之前，首先了解iterable是什麼意思。 其實我們在這裏可以把iterable當做一個列表，現在只需要知道iterable是一個列表,一個序列就可以了，它能自動的把序列中的每一個值映射到相應的函數中，最後得到值。接下來看看map在python中的語法：
map(function, iterable, ...)
例1：
例如，現在有一個列表，那麼列表就是一個序列，可以理解爲：iterable，在map語法中是 map(function, iterable)現在就知道map(function, 列表) 的這麼一個語法。目前有一個numbers的列表 其中有1、3、5、7、9 數字。 要求把13579變成246810 最後傳入到新的列表並輸出如下：
numbers = [1, 3, 5, 7, 9] # 定義一個列表中有1、3、5、7、9
result_numbers = [] # 定義一個空的列表，來接收最後的結果
for i in numbers: # 通過for i in 循環 numbers 列表 得到每一個數字
number = i + 1 # 每一個數字都+1 賦值給新的number變量
result_numbers.append(number) # 通過result_numbers.append 添加到新的列表
print(result_numbers) # 最後輸出打印結果
>>> [2, 4, 6, 8, 10]
通過map來實現：
numbers = [1, 3, 5, 7, 9] # 定義一個列表中有1、3、5、7、9
def add(x): # 定義一個add函數，x爲值
return x + 1 # 返回一個 x + 1
print(list(map(add, numbers))) # map(add:函數的功能， numbers：一個序列，列表)
>>> [2, 4, 6, 8, 10]
首先定義了一個numbers的列表裏面有1、3、5、7、9 接下來定義了一個函數爲add 在後面括號中添加一個值。首先我們在調用函數的時候，我們要傳一個值得時候我們需要在函數參數中定義一個值，如果兩個就定義兩個值。此函數的功能就是x + 1 那麼x就是一個值，那麼這個值來源於numbers列表中的值。當我們使用map方法，第一個參數爲function也就是函數，第二個參數爲序列也可以理解爲列表。 完全可以理解，將numbers列表中的值，一一的取到add函數中 最後通過x + 1的功能得出最後的結果。
map例2：
name = ("yankerp", "zhangsan", "lisi")
def upt(x):
return x.upper()
print(tuple(map(upt, name)))
>>> ('YANKERP', 'ZHANGSAN', 'LISI')
2.1、filter()
簡單理解，filter就是一個過濾的意思，也就是添加一些篩選條件，從iterable的那些元素構造一個迭代器，函數返回true。iterable可以是序列，支持迭代的容器，也可以是迭代器。如果功能是None，同樣的函數被假定，那就是，所有的元素迭代是假的被刪除。filter語法如下：
filter(function, iterable)
例如：我們在一個列表中有很多不同的數字。要求找到大於50 小於 70的數字。如下：
my_list = [2, 3, 23, 34, 45, 56, 67, 88, 21, 22, 13, 15, 16] # 定義一個數字列表
numbers = [] # 定義一個numbers空列表
for i in my_list: # 循環空列表的每一個值
if 50 < i < 70: # 附加判斷條件
numbers.append(i) # 將條件成立的加入到新的列表中
print(numbers) # 最後輸出結果
>>> [56, 67]
通過filter來實現：
my_list = [2, 3, 23, 34, 45, 56, 67, 88, 21, 22, 13, 15, 16] # 定義一個數字列表
def judge(x): # 定義一個judge函數，添加x參數
if 50 < x < 70: # 定義判斷條件
return True # 若條件成立返回True 無找到就返回None
print(list(filter(judge, my_list))) # 輸出最後的結果
>>> [56, 67]
filter例2：
name = ["yankerp", "yankai", "yanzan", "zhangsan", "lisi", "wangwu"]
import re
def seach(x):
if re.search("yan", x):
return True
print(list(filter(seach, name)))
>>> ['yankerp', 'yankai', 'yanzan']
3.1、reduce()
是減少 縮小 降低的意思,應用功能的兩個參數來累計的項目序列，從左至右，這樣的順序，以減少單個值。例如，reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])計算((((1+2)+3)+4)+5)。左參數x是累加值，右參數y是序列的更新值。如果存在可選的初始值設定項，則它將位於計算中序列的項之前，並在序列爲空時用作默認值。如果未給出初始化程序且序列僅包含一個項目，則返回第一個項目。
例如：目前有一個數字列表，需要把每個數字都+ - * / 如下：
from functools import reduce
numbers = [2, 3, 23, 34, 45, 56, 67, 88, 21, 22, 13, 15, 16]
Count = 0
for i in numbers:
Count+=i
print(Count)
>>> 405
reduce例1：
from functools import reduce
numbers = [2, 3, 23, 34, 45, 56, 67, 88, 21, 22, 13, 15, 16]
def add(x, y):
return x+y
reduce(add, numbers)
>>> 405
reduce例2：
from functools import reduce
numbers = ['a','b','x']
def add(x, y):
return x+y
reduce(add, numbers)
>>> 'abx'