Map 函数

原型:

map(function, sequence)

作用是将一个序列通过分 function 映射到另一个序列。即对可迭代对象中的每一个元素应用function方法,将结果作为 list 返回。如下所示:

>>> def add100(x):
...     return x+100
...
>>> hh = [11,22,33]
>>> map(add100,hh)
[111, 122, 133]

如果给出了额外的可迭代参数,则对每个可迭代参数中的元素‘并行’的应用‘function’。如下所示:

>>> def abc(a, b, c):
...     return a*10000 + b*100 + c
...
>>> list1 = [11,22,33]
>>> list2 = [44,55,66]
>>> list3 = [77,88,99]
>>> map(abc,list1,list2,list3)
[114477, 225588, 336699]

如果function给出的是None,自动假定一个‘identity’函数:

>>> list1 = [11,22,33]
>>> map(None,list1)
[11, 22, 33]
>>> list1 = [11,22,33]
>>> list2 = [44,55,66]
>>> list3 = [77,88,99]
>>> map(None,list1,list2,list3)
[(11, 44, 77), (22, 55, 88), (33, 66, 99)]

实际上,map 函数类似于列表解析式:

[ function(x) for x in sequence ]

Reduce 函数

原型:

reduce(function, sequence, startValue)

作用是将一个列表归纳为一个输出。具体是将一个可迭代的对象应用到一个带有两个参数的方法上,遍历这个可迭代对象,将其中的元素依次作为 function 的参数。如果给定 startValue 值,则第一次传入的是 startValue 和可迭代对象的第一个元素;如果没有给定,则传入可迭代对象的前两个参数。后续则传入前一次的计算结果和下一个元素。

>>> def foo(x, y):
...     return x + y
...
>>> l = range(1, 10)
>>> reduce(foo, l)
45
>>> reduce(foo, l, 10)
55

Filter 函数

原型:

filter(function, sequence)

作用是按照所定义的函数过滤掉列表中的一些元素。如下所示:

>>> def foo(x):
...     return x % 2 != 0
...
>>> def hoo(x):
...     if x > 5 and x < 10:
...         return x
...     
...
>>> l = range(1, 10)
>>> filter(foo, l)
[1, 3, 5, 7, 9]
>>> filter(hoo, l)
[6, 7, 8, 9]

Lambda 函数

原型:

lambda <参数>: 函数体

定义匿名函数,即函数没有具体的名称,也被称之为隐函数,主要用于实现一些简单的操作:

>>> foo = lambda x: x**2
>>> foo(2)
4
>>> foo(4)
16
>>>

列表推导式

基本形式:

[x for item in sequence ]

列表推导式又称列表解析,是一个非常有用, 简单, 而且灵活的工具, 可以用来动态地创建列表。例如获得1~10中所有奇数平方的列表:

[x ** 2 for x in range(1, 10) if x % 2 == 1 ]

生成器表达式

基本语法:

(x for item in sequence )

生成器表达式是列表解析的一个扩展。列表解析的一个不足就是必要生成所有的数据, 用以创建整个列表。这可能对有大量数据的迭代器有负面效应。生成器表达式通过结合列表解析和生成器解决了这个问题。它与列表解析非常相似,而且它们的基本语法基本相同,只不过生成器表达式是被()括起来的,而不是[],它并不真正创建数字列表, 而是返回一个生成器。

>>> item = ( x ** 2 for x in range(10) if x % 2 )
>>> item
 at 0xb6900e64>
>>> for i in item:
...     print i
...     
...
1
9
25
49
81