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零基础学python-18.10 函数式编程工具:filter和reduce

raylee2015
 raylee2015
发布于 2015/10/21 08:10
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这一章节我们来讨论一下函数式编程工具:filter和reduce

1.filter

filter主要用于过滤序列的某些对象

>>> def test(x):
	if x>0:
		return x

	
>>> list(filter(test,range(-5,5)))
[1, 2, 3, 4]
>>>

上面是filter联合def函数,过滤列表小于0的对象

我们使用lambda表达式改进上面的代码

>>> list(filter(lambda x:x>0,range(-5,5)))
[1, 2, 3, 4]
>>>

由于filter跟map类似都是返回一个可迭代对象,因此都需要通过list来显示

我们下面尝试模拟filter的实现:

>>> def test(aList):
	res=[]
	for item in aList:
		if item > 0:
			res.append(item)
	return res

>>> test(range(-5,5))
[1, 2, 3, 4]
>>>

由于filter是内建函数,因此速度比上面的for要来得快


2.reduce

reduce主要用于对每对对象进行运算,直到最后结果,在python3.x里面reduce已经被放到functools模块里面去

>>> from functools import reduce
>>> reduce((lambda x ,y : x+y),[1,2,3,4])
10
>>> reduce((lambda x ,y : x*y),[1,2,3,4])
24
>>> reduce((lambda x ,y : x/y),[1,2,3,4])
0.041666666666666664
>>>

我们下面模拟上面reduce的实现,使得大家有一个更加直观的理解

>>> aList=[1,2,3,4]
>>> def add(aList):
	if not aList:
		return 0
	else:		
		return aList[0]+test(aList[1:])

	
>>> test(aList)
10
>>> def muti(aList):
	if not aList:
		return 0
	else:		
		return aList[0]*test(aList[1:])

	
>>> test(aList)
10
>>>

大家是不是觉得上面很熟悉,其实在递归的时候我们就已经详细说明了上面的函数,有兴趣的可以返回去看看递归这一章节。

reduce其实就是对序列里面每对对象进行操作,然后返回操作的结果,形成新的对象,知道对象只剩下一个,形成最后的结果。


总结,这一章节我们简单介绍了filter和reduce,并且模拟了这两个内建函数的大部分实现。


这一章节就说到这里,谢谢大家

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本文转载自:http://blog.csdn.net/raylee2007/article/details/48637329

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