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Python filter() map() reduce()

渴望力量的哈士奇 人气:0

今天的这一章节我们来学习一下,Python 中的三个高级函数,也被称之为 魔法函数。之所以把他们交的这么高级,主要是因为它们返回的数据类型多数是 迭代器。

我们在上一章节有介绍过,迭代器 可以提升我们的代码的执行效率、降低内存消耗。所以接下来我们就认识一下这些 魔法函数。

filter() 函数

filter() 函数 是python的一个内置函数。

filter() 函数的功能:可以将一个可遍历的对象根据过滤条件,生成一个迭代器。(在python2.7版本,返回的是列表)

filter() 函数的使用方法:

用法:

filter(function, list)

参数介绍:

function:对list的每个item进行条件过滤的定义(主要对第二参数的每个成员进行判断,满足函数的要求,将会进入 filter 生成的迭代器)

list:需要过滤的列表 (其实这里不一定只可以放列表,放入的是可迭代对象)

演示案例如下(过滤出列表中的所有偶数):

def is_even(n):
    return n % 2 == 0


newlist = filter(is_even, [1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(newlist, type(newlist))

# >>> 执行结果如下:
# >>> <filter object at 0x7fb241492310> <class 'filter'>

for i in newlist:
    print(i)

# >>> 执行结果如下:
# >>> 2
# >>> 4
# >>> 6

PS:需要注意的是,这里的非偶数,虽然会被过滤函数抛弃,但是依然会存在于之前的列表中。

map() 函数

map() 函数 是python的一个内置函数。

map() 函数的功能:对列表中的每一个成员依次执行函数进行判断,将执行的结果放到新 list 中,返回一个 map 对应的对象。

map() 函数的使用方法:

用法:

map(function, list)

参数介绍:

function:对 list 每个 item 进行条件满足的判断

list:需要过滤的列表 (其实这里不一定只可以放列表,放入的是可迭代对象)

演示案例如下(对列表中的每一个成员判断是否大于1):

result = map(lambda x: x>1, [0, 1, 2, 3])

print(result, type(result))

# >>> 执行结果如下:
# >>> <map object at 0x7facfa399e80> <class 'map'>

for i in result:
    print(i)
    
# >>> 执行结果如下:
# >>> False
# >>> False
# >>> True
# >>> True

reduce() 函数

reduce() 函数 以前是python的一个内置函数,现在不是了。(在python 2.x版本的时候,reduce() 函数可以直接被调用;但是在 python 3.x 的版本中,由于返回的不是一个迭代器,所以需要先执行导入然后才可以继续使用。导入语句 from functools import reduce)

reduce() 函数 的功能:对循环前后的两个数据进行累加或者累乘。(实际上可以通过 lambda 对这两个成员进行任何的处理)

reduce() 函数的使用方法:

用法:

reduce(function, list)

参数介绍:

function:对数据累加/累成的函数

list:需要过滤的列表 (其实这里不一定只可以放列表,放入的是可迭代对象)

演示案例如下(对循环前后的两个数据进行累加或者累乘):

from functools import reduce

result = reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3])

print(result, '---', type(result))

# >>> 执行结果如下:
# >>> 6 --- <class 'int'>


from functools import reduce


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

print(result, '---', type(result))

# >>> 执行结果如下:
# >>> 15 --- <class 'int'>

filter() 函数 小实战

scores = [("张三", 89, 90, 59),
          ("李四", 99, 49, 59),
          ("赵五", 99, 60, 20),
          ("王二麻子", 40, 94, 59),
          ("李雷", 89, 90, 59),
          ("李莉", 89, 90, 69),
          ("楚浠", 79, 90, 59),
          ("Neo", 85, 90, 59),
          ("Abby", 89, 91, 90)]

def handle_filter(a):
    s = sorted(a[1:])   # 对三科成绩进行排序
    
    # 有 2 科成绩在 80 分以上,并且有 1 科在 60 分以下的
    if s[-2] > 80 and s[0] < 60:
        return True
    
    # 有 1 科成绩在 90 分以上,另外 2 科成绩都在 60 分以下
    if s[-1] > 90 and s[1] < 60:
        return True
    if s[-2] > 80 and sum(s)/len(s) < 60:
    
    # 有 1 科成绩在 90 分以上, 且 3 科的平均分在 70 分以下
        return True
    return False


newIter = list(filter(handle_filter, scores))
print(newIter)

# >>> 执行结果如下:
# >>> [('张三', 89, 90, 59), ('李四', 99, 49, 59), ('王二麻子', 40, 94, 59), ('李雷', 89, 90, 59), ('Neo', 85, 90, 59)]

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