python中函數式編程map、reduce、filter的用法
- reduce函數
- map函數
- filter函數
- lambda函數
綜合函數式編程代碼塊
代碼塊語法遵循標準pyhton代碼，例如：
from functools import reduce
from random import randint
number = []
for i in range(9):
number.append(randint(-99,99))
print('number = ',number)
print('number filter = ',list(filter(lambda x : x>0,number)))
print('averger = ',reduce(lambda x,y : x+y,filter(lambda x : x>0,number))/len(list(filter(lambda x: x>0, number))))
>>> message = '''interpreter
... prompt'''【reduce函數】
官方解釋：將一個可迭代的對象應用到一個帶有兩個參數的方法上，我們稱之爲appFun,遍歷這個可迭代對象，將其中的元素依次作爲appFun的參數，但這個函數有兩個參數，作爲哪個參數呢？有這樣的規則，看一下下面reduce方法的實現，有三個參數，第一個參數就是上面說的appFun，第二個參數就是那個可迭代的對象，而第三個呢？當調用reduce方法的時候給出了initializer這個參數，那麼第一次調用appFun的時候這個參數值就作爲第一個參數，而可迭代對象的元素依次作爲appFun的第二個參數；如果調用reduce的時候沒有給出initializer這個參數，那麼第一次調用appFun的時候，可迭代對象的第一個元素就作爲appFun的第一個元素，而可迭代器的從第二個元素到最後依次作爲appFun的第二個參數，除第一次調用之外，appFun的第一個參數就是appFun的返回值了。例如reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5])，計算1到5的和，因爲沒有給定initializer參數，所以第一次調用x+y時，x=1,即列表的第一個元素，y=2,即列表的第二個元素，之後返回的1+2的結果作爲第二次調用x+y中的x,即上一次的結果,y=2,即第二個元素，依次類推，知道得到1+2+3+4+5的結果
reduce函數在python3.x中已經移除了全局名稱，放入了functools中，需要導入時：from functools import reduce，reduce和map的區別在於，reduce函數每次是對兩個數據進行處理，而map函數是每次只對一個數據進行處理。
【map函數】
map（a，b）a函數可循環遍歷b中的元素
map+lambda
aquares = map(lambda x : x*x,range(9))
print(list(aquares))【lambda表達式】
lambda A：B 類似的 y（A）=B
lambda x : x*x ,range(9)filter函數
過濾器
下面代碼爲計算大於0的數的平均數，涉及到了較全面的函數式編程思想，其中省略了很多中間過程，因爲在python3中，函數返回的爲一個filter型的過濾器，所以沒有辦法輸出，需要通過list函數轉換，但如果單獨傳入參數轉換時會報錯。
以下代碼可行
#如下代碼在python3中無法執行
from functools import reduce
number = [1,2,3,4,6,-9,-8,-7,-10,-11,9]
num1 = filter(lambda x : x>0,number)
print(list(num1))
average = reduce(lambda x,y : x+y,num1)/len(list(num1))
#以下代碼可行
from functools import reduce
from random import randint
number = []
for i in range(9):
number.append(randint(-99,99))
print('number = ',number)
print('number filter = ',list(filter(lambda x : x>0,number)))
print('averger = ',reduce(lambda x,y : x+y,filter(lambda x : x>0,number))/len(list(filter(lambda x: x>0, number))))