Python：map，reduce，filter

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今天通过几个程序温习这三个 Python 内置函数的用法。

小结

map, reduce, filter 是 Python 内置的 3 个 generator，它们都接受 2 个参数，并将 参数1（functor） 应用到 参数2（iterator） 上。不同的是，

• map 依次将 iterator 产生的每个值代入 functor，对位生成新值；
• reduce 递归式的每次作用于 iterator 产生的最前面两个值，并将结果作为第一个值代入下一次计算，最终结果一个值；
• filter 依次将 iterator 产生的每个值代入返回 bool 值的 functor，并保留为 True 的那些结果。

map

廖雪峰：map

map(functor, iterator) 是一个 generator，它依次将 iterator 产生的每个值代入 functor，对位生成新值。

例如，

# 一个对输入列表里的值求平方的 generator
squared = map(lambda x: x ** 2, [3, 4, 5])
print(next(squared)) # 9
print(next(squared)) # 16

reduce

廖雪峰：reduce

reduce(functor, iterator) 是一个 generator，它递归式的每次作用于 iterator 产生的最前面两个值，并将结果作为第一个值代入下一次计算，最终结果一个值。

例如，

# sum()
from functools import reduce

print(reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])) # 55

filter

廖雪峰：filter

filter(functor, iterator) 是一个 generator，它依次将 iterator 产生的每个值代入返回 bool 值的 functor，并保留为 True 的那些结果。

例如，

x = filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])
print(next(x)) # 2
print(next(x)) # 4

下面这段代码作一个简单筛选，筛出质数。

# %%
# 这段程序先定义两个 functor：\
#  生成奇数/判断是否能被整除
# 然后，通过 filter 函数使用前面  \
#  两个 functor 完成质数的筛出

def _odd_iter():
''' 一个返回奇数序列的 generator
'''
n = 1
while True:
    n = n + 2
    yield n


def _not_divisible(n):
''' 判断是否能被 n 整除的 functor
'''
return lambda x: x % n > 0


def primes():
''' 一个质数序列的 generator
'''
yield 2
it = _odd_iter()  # 初始序列
while True:
    n = next(it)  # 返回序列的第一个数
    yield n
    it = filter(_not_divisible(n), it)  # 构造新序列


prime = primes()
for _ in range(10):
print(next(prime))

# 2 3 5 7 11 13 17 19 23 29

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