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


    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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