Python 函数式编程--高阶函数Map、Reduce、Filter、Sorted，,1.1高阶函数变量可

Python 函数式编程--高阶函数Map、Reduce、Filter、Sorted，,1.1高阶函数变量可

1.1高阶函数

变量可指向函数

>>> abs(-10)

10

>>> x = abs --x指向abs函数

>>> x(-1) --直接调用x

1

调用abs和调用x完全相同。

函数名也是变量

>>> abs = 10

>>> abs(-10)

Traceback (most recent call last):

File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: ‘int‘ object is not callable

传入函数（高阶函数）

变量可以指向函数，函数的参数能接收变量，那么一个函数就可以接收另一个函数作为参数，这种函数就称之为高阶函数。

简而言之：例如>>> abs(abs(-10))，这就是个高阶函数

>>> def add_abs(x, y, f):

...return f(x) + f(y)

...

>>>

>>> add_abs(-1, -2, abs)

3

1.1.1Map/Reduce

Map和Reduce函数都是python的内置函数。

1.1.1.1Map

map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

>>> def f(x):

...return x * x

...

>>>

>>> r =map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6])

>>> print(r)

<map object at 0x2b9993f1bb00>

>>> list(r)

[1, 4, 9, 16, 25, 36]

>>> list(map(str,[1, 2, 3, 5,7])) --转换成字符串

[‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘5‘, ‘7‘]

1.1.1.2Reduce

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2,x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1,x2), x3), x4)

简单实现下sum的功能

>>> fromfunctools import reduce

>>> def add(x, y):

...return x + y

...

>>> reduce(add,[ 1, 3, 5, 7, 9])

25

再者，把1, 3, 5, 7, 9变成13579

>>> from functools import reduce

>>> def fn(x, y):

...return x * 10 + y

...

>>> reduce(fn,[1, 3, 5, 7, 9])

13579

实现int功能，将“13579”转换成13579

>>> from functools import reduce

>>> def strtoint(s):

...def fn(x, y):

...return x * 10 + y

...def chartonum(s):

...return {‘0‘: 0, ‘1‘: 1, ‘2‘: 2, ‘3‘: 3, ‘4‘: 4, ‘5‘: 5, ‘6‘: 6, ‘7‘: 7,‘8‘: 8, ‘9‘: 9}[s] #dict[key],when s=‘0‘then return 0

...return reduce(fn, map(chartonum, s))

...

>>>

>>>

>>> strtoint(‘9102384‘)

9102384

1.1.2Filter

和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

>>> def is_odd(n):

...return n % 2 == 1

...

>>>

>>>

>>> list(filter(is_odd, [1, 2, 3,4, 5]))

[1, 3, 5]

注意到filter()函数返回的是一个Iterator，也就是一个惰性序列，所以要强迫filter()完成计算结果，需要用list()函数获得所有结果并返回list。

把一个序列中的空字符串删掉

>>> def no_empty(s):

...return s and s.strip()

...

>>>

>>> list(filter(no_empty, [‘a‘,None, ‘ ‘, ‘c‘]))

[‘a‘, ‘c‘]

同理删除字符串中的空格

>>> list(filter(no_empty, (‘ac‘))) --‘a c‘是个iterable

[‘a‘, ‘c‘]

用filter求素数

计算素数的一个方法是埃氏筛法，它的算法理解起来非常简单：

首先，列出从2开始的所有自然数，构造一个序列：

2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14,15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

取序列的第一个数2，它一定是素数，然后用2把序列的2的倍数筛掉：

3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14,15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

取新序列的第一个数3，它一定是素数，然后用3把序列的3的倍数筛掉：

5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,17, 18, 19, 20, ...

取新序列的第一个数5，然后用5把序列的5的倍数筛掉：

7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,18, 19, 20, ...

不断筛下去，就可以得到所有的素数。

1.这里直接从奇数列开始计算，定义个奇数序列生成器

>>> def _odd_iter():

...n = 1

...while True:

...n = n + 2

...yield n

2.再从奇数列中剔除可除的，定义个不可出函数用于过滤

>>> def _not_divisible(n):

...return lambda x: x % n > 0

3.用filter生成素数产生序列

>>> def prims():

...yield 2

...it = _odd_iter() #最开始的奇数序列3,5,7,9,11,13

...while True:

...n = next(it) #第一次带入3进行不可除函数过滤

...it = filter(_not_divisible(n), it)#形成的新的奇数列：3,5,7,11,13,17，自然第二次带入5进行不可除过滤。

4.尝试生成

>>> for n in prims():

...if n < 100:

...print(n)

...else:

...break

...

2

3

5

7

11

13

17

19

23

29

31

37

41

43

47

53

59

61

67

71

73

79

83

89

97

1.1.3Sorted

简单的排序操作

>>> sorted((1, -2, 3, 5))

[-2, 1, 3, 5]

sorted也是个高阶函数

>>> sorted([-18,1,3,-7], key =abs) --按照绝对值大小排序

[1, 3, -7, -18]

字符串的排序—关键在于key

>>> sorted([‘bob‘, ‘about‘, ‘Zoo‘,‘Credit‘])

[‘Credit‘, ‘Zoo‘, ‘about‘, ‘bob‘]

默认按照ASCII的大小比较的

>>> sorted([‘bob‘, ‘about‘, ‘Zoo‘,‘Credit‘], key = str.lower) --转换成小写在比较

[‘about‘, ‘bob‘, ‘Credit‘, ‘Zoo‘]

反向排序

>>> sorted([‘bob‘, ‘about‘, ‘Zoo‘,‘Credit‘], key = str.lower, reverse = True)

[‘Zoo‘, ‘Credit‘, ‘bob‘, ‘about‘]

本文出自 “90SirDB” 博客，请务必保留此出处http://90sirdb.blog.51cto.com/8713279/1820871

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