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Python map, reduce, filter和sorted

map

map(funcname, list)

python的map 函数使得函数能直接以list的每个元素作为参数传递到funcname中, 并返回响应的新的list如下:

def sq(x):     return x*x  #求x的平方 map(sq, [1,3, 5,7,9]) #[1, 9, 25, 49, 81]

在需要对list中的每个元素做转换的时候, 会很方便

比如,把list中的每个int 转换成str

map(str, [23,43,4545,324]) #['23', '43', '4545', '324']

当然, 第二个参数是 list , 也可以是 tuple 或者是 set 类list结构的, dict 是不行的,不过返回的结果都是list

map(sq, (1,3, 5,7,9)) # tuple [1, 9, 25, 49, 81] map(sq, set([1,3, 5,3,7,9])) # set [1, 9, 81, 25, 49]

这里顺便说一下, dict的结构是用 {} 表示的,如

 {"name": "Yi_Zhi_Yu", "age":25}

是直观的key-value形式, 那么如果 {} 中的是一个类list的结构呢, 如:

{"Yi_Zhi_Yu", 25}

其实, 这就是set的最终返回形式, 等价于:

set(["Yi_Zhi_Yu", 25])# 你会看到最终的输出形式是{25, 'Yi_Zhi_Yu'}

那么, 自然 {} 有重复值得时候也会去重

   {1,3, 5, 3, 7, 9}  #{1, 3, 5, 7, 9}

reduce

reduce(funcname, list)

与map相比 , reduce类似于一个聚合类的应用方法, 把list中的参数, 依次传递给funcname, 每次funcname的参数都是上个funcname 执行结果和下一个list中的元素, 所以, funcname 的参数必须是两个. 从执行过程看, 有点像递归

例如: 求 range(1, 101) (不包括101)的和,

def c_sum(x, y):     return x + y; reduce(c_sum, range(1,101)) #5050

filter

filter(funcname, list)

执行过程依次将list中的元素传递到funcname函数中, 根据funcname返回的True或False 保留或丢弃元素

例: 返回某个 list 中的所有 int 数据

 def is_int(x):     if isinstance(x, (int)):         return True     else:         return False   filter(is_int, ["Yi",2, "3", 4]) #[2, 4]

sorted

sorted( list, [comp_func])

排序方法, 第二个是可选参数, 根据可选参数返回的值, 对结果进行排序, comp_func 接受两个参数(x, y), 最终返回的结果应该是 -1.0,1 , 如果返回的是 -1 , 表示 x<y , 0 表示 x=y , 1 表示 x>y , 所以, 实际的排序可以自定义

默认是正序排序:

sorted([3,4, 12, 5, 9, 1])  #[1, 3, 4, 5, 9, 12]

如果是需要倒序排列, 自定义方法:

 def m_order(x, y):  if(x > y):   return -1  elif(x == y):   return 0  else:   return 1 sorted([3,4, 12, 5, 9, 1], m_order)  #[12, 9, 5, 4, 3, 1]

PS: 以上为学习笔记, 如有错误, 还望指正

参考：廖雪峰Python教程

正文到此结束

所属分类：编程技术

本文标签： key 数据 map 参数 list value
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