内置函数——Filter & Map & Reduce

filter

filter(...)
    filter(function or None, sequence) -> list, tuple, or string

说明：

      对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True（！=0）的item组成一个List/String/Tuple（取决于sequence的类型）返回，False则退出（0），进行过滤。

例子

>>> def div(n):return n%2
... 
>>> filter(div,range(5))                    #返回div输出的不等于0的真值
[1, 3]
>>> filter(div,range(10))
[1, 3, 5, 7, 9]
>>> filter(lambda x : x%2,range(10))        #lambda 函数返回奇数，返回列表
[1, 3, 5, 7, 9]
>>> filter(lambda x : not x%2,range(10))
[0, 2, 4, 6, 8]
>>> def fin(n):return n!='z'                #过滤'z' 函数，出现z则返回False
... 
>>> filter(fin,'zhoujy')                    #'z'被过滤
'houjy'
>>> filter(lambda x : x !='z','zhoujy')     #labmda返回True值
'houjy'
>>> filter(lambda x : not x=='z','zhoujy')  #返回：字符串
'houjy'

filter()函数接收一个函数 f 和一个list，这个函数 f 的作用是对每个元素进行判断，返回 True或 False，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list。

例如，要从一个list [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中删除偶数，保留奇数，首先，要编写一个判断奇数的函数：

def is_odd(x):
    return x % 2 == 1

然后，利用filter()过滤掉偶数：

>>>filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])

结果：

[1, 7, 9, 17]

利用filter()，可以完成很多有用的功能，例如，删除 None 或者空字符串：

def is_not_empty(s):
    return s and len(s.strip()) > 0
>>>filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])

结果：

['test', 'str', 'END']

注意: s.strip(rm) 删除 s 字符串中开头、结尾处的 rm 序列的字符。

当rm为空时，默认删除空白符（包括' ', ' ', ' ', ' ')，如下：

>>> a = ' 123'
>>> a.strip()
'123'

>>> a = ' 123 '
>>> a.strip()
'123'

练习：

请利用filter()过滤出1~100中平方根是整数的数，即结果应该是：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

方法：

import math
def is_sqr(x):
    return math.sqrt(x) % 1 == 0
print filter(is_sqr, range(1, 101))

结果：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

 

filter
filter为“过滤”、“筛选”之意。指数组filter后，返回过滤后的新数组。用法跟map极为相似：
array.filter(callback,[ thisObject]);
filter的callback函数需要返回布尔值true或false. 如果为true则表示，恭喜你，通过啦！如果为false, 只能高歌“我只能无情地将你抛弃……”。
可能会疑问，一定要是Boolean值吗？我们可以简单测试下嘛，如下：
var data = [0, 1, 2, 3];
var arrayFilter = data.filter(function(item) {
    return item;
});
console.log(arrayFilter); // [1, 2, 3]
有此可见，返回值只要是弱等于== true/false就可以了，而非非得返回 === true/false.
因此，我们在为低版本浏览器扩展时候，无需关心是否返回值是否是纯粹布尔值（见下黑色代码部分）：
if (typeof Array.prototype.filter != "function") {
  Array.prototype.filter = function (fn, context) {
    var arr = [];
    if (typeof fn === "function") {
       for (var k = 0, length = this.length; k < length; k++) {
          fn.call(context, this[k], k, this) && arr.push(this[k]);
       }
    }
    return arr;
  };
}
接着上面map筛选邮件的例子，您可以狠狠地点击这里：兼容处理后filter方法测试demo
主要测试代码为：
var emailsZhang = users
  // 获得邮件
  .map(function (user) { return user.email; })
  // 筛选出zhang开头的邮件
  .filter(function(email) {  return /^zhang/.test(email); });

console.log(emailsZhang.join(", ")); // zhang@email.com
filter demo页面的结果截图 张鑫旭-鑫空间-鑫生活
实际上，存在一些语法糖可以实现map+filter的效果，被称之为“数组简约式(Array comprehensions)”。目前，仅FireFox浏览器可以实现，展示下又不会怀孕：
var zhangEmails = [user.email for each (user in users) if (/^zhang/.test(user.email)) ];

console.log(zhangEmails); // [zhang@email.com]

map

map(...)
    map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list

Python中的map函数应用于每一个可迭代的项，返回的是一个结果list。如果有其他的可迭代参数传进来，map函数则会把每一个参数都以相应的处理函数进行迭代处理。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。

有一个list， L = [1,2,3,4,5,6,7,8]，我们要将f(x)=x^2作用于这个list上，那么我们可以使用map函数处理。

>>> L = [1,2,3,4,] 
>>> def pow2(x): 
... return x*x 
... 
>>> map(pow2,L) 
[1, 4, 9, 16] 

说明：

      对sequence中的item依次执行function(item)，执行结果输出为list。

例子：

>>> map(str, range(5))           #对range(5)各项进行str操作
['0', '1', '2', '3', '4']        #返回列表
>>> def add(n):return n+n
... 
>>> map(add, range(5))           #对range(5)各项进行add操作
[0, 2, 4, 6, 8]
>>> map(lambda x:x+x,range(5))   #lambda 函数，各项+本身
[0, 2, 4, 6, 8]
>>> map(lambda x:x+1,range(10))  #lambda 函数，各项+1
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> map(add,'zhoujy')            
['zz', 'hh', 'oo', 'uu', 'jj', 'yy']

#想要输入多个序列，需要支持多个参数的函数，注意的是各序列的长度必须一样，否则报错：
>>> def add(x,y):return x+y
... 
>>> map(add,'zhoujy','Python')
['zP', 'hy', 'ot', 'uh', 'jo', 'yn']
>>> def add(x,y,z):return x+y+z
... 
>>> map(add,'zhoujy','Python','test')     #'test'的长度比其他2个小
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: add() takes exactly 2 arguments (3 given)

>>> map(add,'zhoujy','Python','testop')
['zPt', 'hye', 'ots', 'uht', 'joo', 'ynp']

JS中使用map方法

map方法的作用不难理解，“映射”嘛，也就是原数组被“映射”成对应新数组。下面这个例子是数值项求平方：
var data = [1, 2, 3, 4];

var arrayOfSquares = data.map(function (item) {
  return item * item;
});

alert(arrayOfSquares); // 1, 4, 9, 16
callback需要有return值，如果没有，就像下面这样：
var data = [1, 2, 3, 4];
var arrayOfSquares = data.map(function() {});

arrayOfSquares.forEach(console.log);
结果如下图，可以看到，数组所有项都被映射成了undefined：

上面的操作如下图

在实际使用的时候，我们可以利用map方法方便获得对象数组中的特定属性值们。例如下面这个例子（之后的兼容demo也是该例子）：
var users = [
  {name: "张含韵", "email": "zhang@email.com"},
  {name: "江一燕",   "email": "jiang@email.com"},
  {name: "李小璐",  "email": "li@email.com"}
];

var emails = users.map(function (user) { return user.email; });

console.log(emails.join(", ")); // zhang@email.com, jiang@email.com, li@email.com

Reduce

reduce(...)
    reduce(function, sequence[, initial]) -> value

说明：

      对sequence中的item顺序迭代调用function，函数必须要有2个参数。要是有第3个参数，则表示初始值，可以继续调用初始值，返回一个值。

例子：

>>> def add(x,y):return x+y
... 
>>> reduce(add,range(10))        #1+2+3+...+9
45
>>> reduce(add,range(11))        #1+2+3+...+10
55
>>> reduce(lambda x,y:x*y,range(1,3),5)           #lambda 函数，5是初始值， 1*2*5
10
>>> reduce(lambda x,y:x*y,range(1,6))             #阶乘，1*2*3*4*5
120
>>> reduce(lambda x,y:x*y,range(1,6),3)           #初始值3，结果再*3
360
>>> reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3,4,5,6])          #1+2+3+4+5+6
21 

应用map，reduce，filter

1）：实现5!+4!+3!+2!+1!

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
def add_factorial(n):
    empty_list=[]           #声明一个空列表，存各个阶乘的结果，方便这些结果相加
    for i in map(lambda x:x+1,range(n)):    #用传进来的变量(n)来生成一个列表，用map让列表都+1，eg：range(5) => [1,2,3,4,5]
        a=reduce(lambda x,y:x*y,map(lambda x:x+1,range(i)))   #生成阶乘，用map去掉列表中的0
        empty_list.append(a)            #把阶乘结果append到空的列表中
    return empty_list
if __name__ == '__main__':
    import sys
#2选1
#(一)
    try:
        n = input("Enter a Number(int) : ")
        result=add_factorial(n)   #传入变量
        print reduce(lambda x,y:x+y,result)      #阶乘结果相加
    except (NameError,TypeError):
        print "That's not a Number!"
#(二)
#    result = add_factorial(int(sys.argv[1]))   #传入变量
#    print reduce(lambda x,y:x+y,result)      #阶乘结果相加

结果：

zhoujy@zhoujy:~/桌面/Python/4$ python factorial.py
Enter a Number(int) : 1
1
zhoujy@zhoujy:~/桌面/Python/4$ python factorial.py
Enter a Number(int) : 2
3
zhoujy@zhoujy:~/桌面/Python/4$ python factorial.py
Enter a Number(int) : 3
9
zhoujy@zhoujy:~/桌面/Python/4$ python factorial.py
Enter a Number(int) : 4
33
zhoujy@zhoujy:~/桌面/Python/4$ python factorial.py
Enter a Number(int) : 5
153
zhoujy@zhoujy:~/桌面/Python/4$ 

2）：将100~200以内的质数挑选出来

思路：

质数是指：只有1和它本身两个因数，如2、3、5、7都是质数，即能被1和本身整除，1不是质数。
比如一个数字N，看它是否质数的话，就要看：有没有能整除【2，N】之间的数X（不包含本身），即N%X是否为0，要是没有就为质数。
所以我们要实现的算法是：拿一个数字N，去除以【2，N】之间的数X，来得到质数，即：N/2，N/3，……，N/N-2，N/N-1   ===> N/range(2，N）

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
def is_prime(start,stop):
    stop  = stop+1     #包含列表右边的值
    prime = filter(lambda x : not [x%i for i in range(2,x) if x%i == 0],range(start,stop))   #取出质数,x从range(start,stop) 取的数
    print prime

if __name__ == '__main__':
    try :
        start = input("Enter a start Number :")
    except :
        start = 2   #开始值默认2
    try :
        stop  = input("Enter a stop  Number :")
    except :
        stop  = 0   #停止数，默认0，即不返回任何值
    is_prime(start,stop)

结果：

zhoujy@zhoujy:~/桌面/Python/4$ python prime.py 
Enter a start Number :
Enter a stop  Number :10
[2, 3, 5, 7]
zhoujy@zhoujy:~/桌面/Python/4$ python prime.py 
Enter a start Number :10
Enter a stop  Number :20
[11, 13, 17, 19]
zhoujy@zhoujy:~/桌面/Python/4$ python prime.py 
Enter a start Number :
Enter a stop  Number :
[]