python基础学习——函数（二）：mapreducefilter函数-无忧网

一、编程式方法论：面向对象、函数式和面向过程

1 面向过程：返回值函数，基本单位是函数。

　　找到解决问题的入口，按照固定的流程去模拟解决问题的流程，对过程细分，每次都从头运行，比函数式易读

2 函数式：编程式定义的函数+数学意义的函数

　　特性：不可变，不用变量保存状态，变量不可修改，没有赋值的操作

　　　　　　第一类对象，函数即“变量”

3、高阶函数：满足如下条件之一：

　　1）函数接受的参数是另外一个函数

            #
            把函数当作参数传给另外一个函数
            def  foo(n):#n=barprint(n)
def bar(name):
    print("my name is %s" %name)
foo(bar)#n=bar
方式二：
def  foo(n):#n=barprint(n)
def bar(name):
    print("my name is %s" %name)

foo(bar("abc") )
结果：

my name is abc
None
#  bar没有返回值，故传none给foo

　　2）返回值中包含函数

            #
            返回值中包含函数
            def
             bar():
    
            print("from bar")
def foo():
    print("from foo")
    return  bar
n=foo()
n()


结果：

from foo
from bar

二、map函数

　　1、特征：处理序列中的每个元素，得到的结果是一个“列表”，该“列表“元素个数及位置与原来一样

　　逻辑简单用lambda，逻辑复杂使用自定义函数

　　待处理的数据类型是可迭代对象即可,与for循环一起配合实现

　　2、样例

eg1

　　　　map_test(数据处理的方法和逻辑,待处理的可迭代的数据类型的数据)

num=[3,4,2,94,5,9,23]
def add_one(x):
    return x+1
def reduce_one(x):
    return x-2
def map_test(func,array):
    ret=[]
    for i in array:
        res=func(i)#add_one(i)        ret.append(res)
    return ret
print(map_test(add_one,num))
print(map_test(lambda x:x-1,num))
print(list(map(lambda x:x**2,num)))
print(list(map(reduce_one,num)))

eg2

mag="linhang"print(list(map(lambda x:x.upper(),mag)))

三、filter函数

　　1、函数特征：遍历序列中的每个元素，判断每个元素后得到布尔值，如果是真，则保留下来，最后得出一个新的列表组合

　　filter(数据处理的方法逻辑返回值是布尔值，待处理的可循环的数据)

样例

movie_people=["nana-x","nana1-x","xiaoxiao","KK","nana"]

def x_show(n):
    return n.endswith("x")

def filter_test(func,array):
    ret=[]
    for i in array:
        ifnot func(i):
            ret.append(i)
    return ret
print(list(filter(x_show,movie_people)))
print(list(filter(lambda x:x.endswith("x"),movie_people)))
print(list(filter(lambda y:not y.startswith("nana"),movie_people)))

四、reduce函数

　　1、函数特征：处理一个序列，然后把序列进行合并操作，合并压缩得出一个最终的值

　　2、从functools模块中导入reduce模块

　　 3、eg

            方式一：
num=[9,2,3,45,100]
def reduce_test(func,array):
    res=array.pop(0)
    for i in array:
        res=func(res,i)
    return res
print(reduce_test(lambda x,y:x*y,num))

方式二：
from functools import reduce
num=[9,2,3,45,100]
print(reduce(lambda x,y:x*y,num))
print(reduce(lambda x,y:x*y,num),2)  #1代表指定初始值

原文：https://www.cnblogs.com/xucuiqing/p/11638273.html

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