map()函数接受两个参数,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一个元素上,并把结果作为新的迭代器Iterator返回。
Iterator是惰性序列,因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
def f(x):
return x**2
r = map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print(r, "=>", type(r))
print(list(r))
reduce是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。简单来说,就是先计算x1和x2的结果,再拿结果与x3计算,依次类推。
注意:Python3.x reduce() 已经被移到 functools 模块里,如果我们要使用,需要引入 functools 模块来调用 reduce() 函数
from functools import reduce
语法
reduce(function, iterable[, initializer])
from functools import reduce
def add(x, y) :
# 两数相加
return x + y
sum1 = reduce(add, [1,2,3,4,5]) # 计算列表和:1+2+3+4+5
print(sum1)
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filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新Iterator。
该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新Iterator中。
def is_odd(n):
return n%2==1
r = filter(is_odd,[i for i in range(0,9)])
print(r, "=>", type(r))
print(list(r))
=>
[1, 3, 5, 7]
sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作,返回重新排序的列表。
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)
参数说明:
a = [5,-7,6,-3,4,-1,2]
r = sorted(a)
print(list(r))
[-7, -3, -1, 2, 4, 5, 6]
# 按照绝对值降序排列
r = sorted(a, key=abs, reverse=True)
print(r, "=>", type(r))
print(list(r))
[-7, 6, 5, 4, -3, 2, -1] =>
[-7, 6, 5, 4, -3, 2, -1]
# 按照年龄的降序排列
students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
r = sorted(students, key=lambda s: s[2], reverse=True)
print(r, "=>", type(r))
[('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)] =>