map、reduce、filter等常与lambda配合使用的函数【Python】

Python中常与lambda配合使用的函数：map、reduce、filter等

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lambda关键字可以用于创建小巧的匿名函数。
它由参数和一个单独 expression 构成，表达式会在调用时被求值。创建 lambda 函数的句法为 lambda [parameters]: expression。

lambda经常与内置的或functools的某些函数搭配使用：

• map(function, iterable, …)：
  将function函数作用于iterable中的每个元素上，并输出其结果的迭代器。
  如果传入了多个iterable参数，那么要求function对应要有相同数量的入参，以对多个iterable同时执行操作。
  如果传入的多个可迭代对象长度不同，则最短的可迭代对象遍历结束时，整个迭代停止。

  foo = map(lambda x: x ** 2, [1, 3, 5, 7, 9])
  print(type(foo))  # <class 'map'>
  
  for _ in foo:
     print(_, end=' ')  # 1 9 25 49 81 
     
  
  l1 = list(range(1, 6))
  l2 = list(range(1, 5))  # 以短的可迭代对象为生成次数
  bar = map(lambda x, y: x ** y, l1, l2)  # x, y 两个参数对应于l1，l2两个可迭代对象
  
  while True:
     try:
         print(bar.__next__(), end=' ')  # 1 4 27 256
     except StopIteration:
         break
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  对于函数的输入已经是参数元组的情况，请参阅 itertools.starmap()。

  from itertools import starmap
  
  l1 = list(range(1, 6))
  l2 = list(range(1, 5))
  
  baz = starmap(pow, zip(l1, l2))  # 对[(1,1),(2,2),(3,3),(4,4)]逐个执行pow()
  
  for _ in baz:
      print(_, end=' ')  # 1 4 27 256
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• filter(function, iterable)：
  返回iterable中执行function后结果为True的元素，输出结果是一个迭代器。如果function是None，则会假设它是一个身份函数，即以iterable中元素进行Treu/False判断。filter(function, iterable) 相当于一个生成器表达式，当 function 不是 None 的时候为 (item for item in iterable if function(item))；function 是 None 的时候为 (item for item in iterable if item) 。

  l = [1, 8, 9, 5, 0, 34, 78, 43, 90, 0]
  foo = filter(lambda x: x > 40, l)
  print(list(foo))  # [78, 43, 90]
  
  bar = filter(None, l)
  print(list(bar))  # [1, 8, 9, 5, 34, 78, 43, 90]
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  如果想让iterable的元素判断为False时才返回，可以使用 itertools.filterfalse() 。

  foo = itertools.filterfalse(lambda x: x % 2, l)
  print(list(foo))
  
  bar = itertools.filterfalse(None, l)  # [8, 0, 34, 78, 90, 0]
  print(list(bar))  # [0, 0]
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• functools.reduce(function, iterable[, initializer])：
  将两个参数的 function 从左至右积累地应用到 iterable 的元素，将可迭代对象缩减为单一的值。 例如，reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) 是计算 ((((1+2)+3)+4)+5) 的值。
  左边的参数 x 是积累值而右边的参数 y 则是来自 iterable 的更新值。 如果存在可选项 initializer，它会被放在参与计算的可迭代对象的条目之前，并在可迭代对象为空时作为默认值。 如果没有给出 initializer 并且 iterable 仅包含一个元素，则将返回第一项。

  from functools import reduce
  
  
  l = [1, 2, 3, 4, 5]
  
  foo = reduce(lambda x, y: x * y, l)
  print(foo)  # 120 = 1 * 2 * 3 * 4 * 5
  
  bar = reduce(lambda x, y: x * y, l, 0)
  print(bar)  # 0 = 0 * 1 * 2 * 3 * 4 * 5
  
  baz = reduce(lambda x, y: x * y, [1])
  print(baz)  # 1
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• 作为排序的key：

  pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
  
  pairs.sort(key=lambda pair: pair[1])
  print(pairs)  # [(4, 'four'), (1, 'one'), (3, 'three'), (2, 'two')]
  # 或者
  pairs = [(1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three'), (4, 'four')]
  
  pairs = sorted(pairs, key=lambda pair: len(pair[1]))
  print(pairs)  # [(1, 'one'), (2, 'two'), (4, 'four'), (3, 'three')]
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参考

builtin内置函数：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/functions.html
itertools迭代器函数：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/itertools.html
functools高阶函数：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/functools.html