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目录
- map
- filter
- reduce
- zip
- sortedmap
map
其中，function 参数表示要传入一个函数，其可以是内置函数、自定义函数或者 lambda 匿名函数；iterable 表示一个或多个可迭代对象，可以是列表、字符串等。
map() 函数的功能是对可迭代对象中的每个元素，都调用指定的函数，并返回一个 map 对象。
listDemo = [1, 2, 3, 4, 5] new_list = map(lambda x: x * 2, listDemo) print(list(new_list))
filter
filter() 函数的功能是对 iterable 中的每个元素，都使用 function 函数判断，并返回 True 或者 False，最后将返回 True 的元素组成一个新的可遍历的集合。
listDemo = [1, 2, 3, 4, 5] new_list = filter(lambda x: x % 2 == 0, listDemo) print(list(new_list))
reduce
reduce() 函数通常用来对一个集合做一些累积操作，其基本语法格式为：
reduce(function, iterable)
import functools listDemo = [1, 2, 3, 4, 5] product = functools.reduce(lambda x, y: x * y, listDemo) print(product)
zip
>a = [1,2,3] >b = [4,5,6] >c = [4,5,6,7,8] >zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >zip(a,c) # 元素个数与最短的列表一致 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >zip(*zipped) # 与 zip 相反，可理解为解压，返回二维矩阵式 [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
sorted
> L=[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
> sorted(L, key=lambda x:x[1]) # 利用key
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
> students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
> sorted(students, key=lambda s: s[2]) # 按年龄排序
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
以上就是浅析python函数式编程的详细内容，更多关于python函数式编程的资料请关注其它相关文章！
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