" 本文字数：763 字 || 

阅读时间：3

分钟"

Map 

Map 会将⼀个函数映射到⼀个输⼊列表的所有元素上。

这是它的规范：规范 map(function_to_apply, list_of_inputs) ⼤多数时候，

我们要把列表中所有元素⼀个个地传递给⼀个函数，并收集输出。

⽐⽅说：

items = [1, 2, 3, 4, 5]squared = []for i in items:    squared.append(i**2)

Map 可以让我们⽤⼀种简单⽽漂亮得多的⽅式来实现。

就是这样：

items = [1, 2, 3, 4, 5]squared = list(map(lambda x: x**2, items))

⼤多数时候，我们使⽤匿名函数(lambdas)来配合 map

不仅 ⽤于⼀列表的输⼊， 我们甚⾄可以⽤于⼀列表的函数

def multiply(x):    return (x*x)def add(x):    return (x+x)funcs = [multiply, add]for i in range(5):    value = map(lambda x: x(i), funcs)print(list(value))# 上⾯print时，加了list转换，是为了python2/3的兼容性# 在python2中map直接返回列表，但在python3中返回迭代器# 因此为了兼容python3, 需要list转换⼀下# Output:# [0, 0]# [1, 2]# [4, 4]# [9, 6]# [16, 8]

Filter

顾名思义，filter过滤列表中的元素，并且返回⼀个由所有符合要求的元素所

构成的列表，符合要求即函数映射到该元素时返回值为True. 

这⾥是⼀个简短的例⼦：

number_list = range(-5, 5)less_than_zero = filter(lambda x: x < 0, number_list)print(list(less_than_zero))# 上⾯print时，加了list转换，是为了python2/3的兼容性# 在python2中filter直接返回列表，但在python3中返回迭代器# 因此为了兼容python3, 需要list转换⼀下# Output: [-5, -4, -3, -2, -1]

这个 filter 类似于⼀个 for 循环，但它是⼀个内置函数，并且更快。

注意：如果 map 和 filter 对你来说看起来并不优雅的话，那么你可以试试列 表/字典/元组推导式。⼤部分情况下推导式的可读性更好     

Reduce 

当需要对⼀个列表进⾏⼀些计算并返回结果时，Reduce 是⾮常有⽤的函数。

举个例 ⼦，当你需要计算⼀个整数列表的乘积时。

通常在 Python 中你可能会使⽤基本的 for 循环来完成这个任务。

现在我们来试试 reduce：

from functools import reduceproduct = reduce( (lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4] )# Output: 24

推荐阅读

疫情查询服务上线

Python [**kwargs 的⽤法]

Python ⽣成器(Generators)