對于那些快速算法，我們總是可以拿一些速度差不多但是更容易理解的算法來替代它們。

—— Douglas Jones

目錄

高階函數一般以函數為參數。

本節我們介紹Python 中三個方便的高階函數，分別是：

map

reduce

filter

如果你了解過分布式系統框架---Hadoop，你應該知道map/reduce 的概念。

Python 中的map/reduce 函數與Hadoop 中的map/reduce 基本類似。

1，map 函數

在Python2 中，map 是一個函數。在Python3 中，map 是一個類：

>>> map

作用：將函數func 作用于可迭代對象iterable 中的每一個元素

原型：map(func, iterable) -> map object

參數 func：一個函數類型的參數，該函數接收一個參數，并返回一個值

參數 iterable：一個可迭代的對象

返回值：一個map 對象，同時一個迭代器

示例：

>>> m = map(lambda x: x * x, [1, 3, 5])

>>> m

>>> l = [i for i in m]

>>> l

[1, 9, 25]

參數func 可以是普通函數，也可以是匿名函數，我們這里使用了匿名函數lambda x: x * x，該函數接收一個參數，并返回該參數的平方。

可迭代對象是一個列表[1, 3, 5]，列表中的每個元素，都將傳遞到匿名函數中，并對每一個元素計算平方后，將結果存儲到一個map 對象m 中。

為了查看m 中的值，我們使用列表推導式生成了一個列表l，可看到列表l 就是[1, 9, 25]，就是[1, 3, 5] 中每個元素的平方。

這就是python3 中map 的基本使用方法。

2，reduce 函數

在Python3 中，reduce 函數被放在functools 模塊，使用時，要先從functools 模塊引入：

>>> from functools import reduce

作用：將函數func 作用于序列seq 中的元素，進行一系列的計算

原型：reduce(func, seq[, initial]) -> value

參數 func：這是一個函數類型的參數，該函數接收兩個參數，并返回一個值

參數 seq：一個序列

參數 initial：

當initial 存在時：reduce(func, [x1, x2, x3], initial) = func(func(func(initial, x1), x2), x3)

當initial 不存在時：reduce(func, [x1, x2, x3]) = func(func(x1, x2), x3)

返回值：返回計算結果

示例，當initial 存在時：

>>> reduce(lambda x, y : x * y, [1, 3, 5], 6)

90

# reduce(func, [1, 3, 5], 6)

# = func(func(func(6, 1), 3), 5)

# = ((6 * 1) * 3) * 5

# = 90

示例，當initial 不存在時：

>>> reduce(lambda x, y : x * y, [1, 3, 5])

15

# reduce(func, [1, 3, 5])

# = func(func(1, 3), 5)

# = (1 * 3) * 5

# = 15

3，filter 函數

在Python3 中，filter 是一個類：

>>> filter

作用：filter 用于對可迭代對象iterable 進行過濾，iterable 中的每一個元素會作為一個參數，傳遞到func 中

原型：filter(func, iterable) --> filter object

參數 func：這是一個函數類型的參數，該函數接受一個參數，返回一個bool 值

當func 返回True 時：對應的iterable 中的元素，會放在結果集中

當func 返回False 時：對應的iterable 中的元素，不會放在結果集中

返回值：一個filter 對象，同時也是一個迭代器

示例：

>>> f = filter(lambda x: len(x) == 2, ['dsf', 'df', 'ad', 'dfas', 'as'])

>>> f # 一個 filter 對象

>>> list(f) # 轉化為列表，方便查看

['df', 'ad', 'as']

(完。)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python高阶函数教学_Python 简明教程 --- 16，Python 高阶函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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