浅析python函数式编程

map
filter
reduce
zip
sortedmap

map

其中，function 参数表示要传入一个函数，其可以是内置函数、自定义函数或者 lambda 匿名函数；iterable 表示一个或多个可迭代对象，可以是列表、字符串等。
map() 函数的功能是对可迭代对象中的每个元素，都调用指定的函数，并返回一个 map 对象。

listDemo = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = map(lambda x: x * 2, listDemo)
print(list(new_list))

filter

filter() 函数的功能是对 iterable 中的每个元素，都使用 function 函数判断，并返回 True 或者 False，最后将返回 True 的元素组成一个新的可遍历的集合。

listDemo = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = filter(lambda x: x % 2 == 0, listDemo)
print(list(new_list))

reduce

reduce() 函数通常用来对一个集合做一些累积操作，其基本语法格式为：
reduce(function, iterable)

import functools
listDemo = [1, 2, 3, 4, 5]
product = functools.reduce(lambda x, y: x * y, listDemo)
print(product)

zip

>>>a = [1,2,3]
>>>b = [4,5,6]
>>>c = [4,5,6,7,8]
>>>zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>>zip(a,c)     # 元素个数与最短的列表一致
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>>zip(*zipped)   # 与 zip 相反，可理解为解压，返回二维矩阵式
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

sorted

>>> L=[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
>>> sorted(L, key=lambda x:x[1])        # 利用key
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]

>>> students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
>>> sorted(students, key=lambda s: s[2])      # 按年龄排序
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]

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