Python函数式编程自带函数

谢项辉

一.map函数

需求1：num1=[1,2,3,4]，我的需求是把num1中的每个元素平方后组成新列表。

1. ret = []
2. num1 = [1,2,3,4]
3. for i in num1:
4.     ret.append(i**2)
6. print(ret)
8. # 输出结果:
9. >>>[1, 4, 9, 16]

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需求2：如果有1万个列表呢，怎么办？
思路：如果用for循环，当然功能上是没问题的，但是需要写很多重复代码，重复代码?? 顿时想到函数的特性就是避免重复代码，哈哈哈，天才也....

1. num1 = [1,2,3,4]
2. def foo(array):
3.     ret = []
4.     for i in array:
5.         ret.append(i**2)
6.     return ret
7. print(foo(num1))
9. """
10. 每个列表调用1次函数即可,一万个列表调用1万次foo函数就行了，不用写一万个for循环，问题解决。
11. """
13. # 输出结果:
14. >>>[1, 4, 9, 16]　　　　

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需求3：如果1万个列表，同时需要每个元素自加1，自减1，自乘1，自平方...？？？
思路：看到题目就在想，你是猴子派来玩我的吗？？？ 如果安装2中的方法，我去，需要一个功能一个函数，这真的可以吗？ 当然不行，这样太out了...

1. def add_one(x):          # 定义自加一处理逻辑
2.     return x+1
3. def reduce_one(x):      # 定义自减一处理逻辑
4.     return x-1
5. def plus_one(x):        # 定义自平方处理逻辑
6.     return x**2
9. def map_test(func,array):
10.     ret = []
11.     for i in array:
12.         res = func(i)   # 相当于 res = add_one(i)
13.         ret.append(res)
14.     return ret
16. print(map_test(add_one,[1,2,3,4]))
18. # 运行结果
19. >>>[2, 3, 4, 5]　　

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突发奇想：3中的代码在定义处理逻辑的时候，不就是lambda的处理方式吗，可不可以使用lambda代替呢？？答案是肯定的。

1. def map_test(func, array):
2.     ret = []
3.     for i in array:
4.         res = func(i)
5.         ret.append(res)
6.     return ret
8. print(map_test(lambda x:x+1,[1,2,3,4]))
10. # 输出结果
11. >>> [2, 3, 4, 5]

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哈哈，完美了...
此时我正沉浸在胜利的喜悦中，一个声音让我一下从天堂坠入地狱...
A：这个代码好臃肿啊，一行代码能完成的事情，为什么要写成这样呢？？？
我（心想）：一行？？？吹呢吧，你要是能写，我拜你为师....
A:我告诉你吧，你的处理思维是没错的，但是Python自带的map函数完全可以替代你的上述代码，简单的很呦！！

1. print(map(lambda x:x+1,[1,2,3,4]))
2. # <map object at 0x0000000000597390>  map处理后得到的结果就是一个迭代器.
3. print(list(map(lambda x:x+1,[1,2,3,4])))
5. # 运行结果
6. >>> [2, 3, 4, 5]
7. # list函数可以把可迭代的对象变成列表
9. """
10. map函数总结：
11. lambda x:x+1 （第一个参数）处理逻辑，不一定必须使用lambda
12. [1,2,3,4] （第二个参数）要处理的可迭代对象
13. """
15. # 把字符串中的每个元素变成大写
16. msg = 'abcd'
17. print(list(map(lambda x:x.upper(),msg)))
19. # 运行结果
20. >>> ['A', 'B', 'C', 'D']　　

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什么也不说了，师傅，请受徒儿一拜.....,抬头望去，人了？？哎，高人就是不一样啊.....
二 .filter函数

需求1：电影院中有5个人在看电影，筛选出他们的名字前面不含sb字符的人

1. movie_people = ['sb_a','sb_b','sb_c','d','e']
2. ret = []
3. for p in movie_people:
4.     if not p.startswith('sb'):
5.         ret.append(p)
7. print(ret)
9. # 打印结果
10. >>> ['d', 'e']:

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需求2：电影院中有5个人在看电影，筛选出他们的名字前后不含sb字符的人

1. movie_people = ['sb_a','sb_b','sb_c','d','e']
3. def sb_show(n):
4.     return n.startswith('sb')
5. def show_sb(n):
6.     return n.endstwith('sb')
8. def filter_test(array,func):
9.     ret = []
10.     for p in array:
11.         if  not func(p):
12.             ret.append(p)
14.     return ret
16. print(filter_test(movie_people,sb_show))
18. # 运行结果
19. >>> ['d', 'e']

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终极版本：使用lambda代替上述代码中的show_sb和sb_show函数。

1. def filter_test(array,func):
2.     ret = []
3.     for p in array:
4.         if  not func(p):
5.             ret.append(p)
7.     return ret
9. print(filter_test(movie_people,lambda x:x.startswith('sb')))
11. # 运行结果
12. >>> ['d', 'e']

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使用自带函数filter完成

1. movie_people = ['sb_a','sb_b','sb_c','d','e']
2. print(list(filter(lambda x:not x.startswith('sb'),movie_people)))
4. """
5. filter说明：
6. 第一个参数：处理逻辑，结果必须是一个布尔值
7. 第二个参数：要处理的可迭代的内容
8. """

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三. reduce函数

reduce函数在Python2中可以直接使用，在Python3中需要引用（from functools import reduce）。
处理一个序列，然后把序列中的每个元素进行合并（相加、相乘等）操作。
实例

1. num_1 = [1,2,3,4]
2. from functools import reduce
3. print(reduce(lambda x,y:x+y,num_1,10))
5. # 运行结果
6. >>> 20
8. """
9. 第一个参数：处理逻辑
10. 第二个参数：可迭代对象
11. 第三个参数：初始值，如果有初始值，会把初始值也进行合并
12. """

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四.函数对照表

需求：有一个列表，筛选出age小于1000的人
思路：此需求中是要过滤age小于1000的人，三个函数中可以选择filter()

1. people = [
2.     {'name':'alex','age':1000},
3.     {'name':'wupeiq','age':10000},
4.     {'name':'linhaifeng','age':18}
5. ]
6. #学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流群：711312441
7. print(list(filter(lambda x:x['age'] < 1000,people)))
9. # 运行结果
10. >>> [{'age': 18, 'name': 'linhaifeng'}]

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来源:https://www.cnblogs.com/Pythonmiss/p/18110775
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