3.python中map,filter,reduce以及內部實現原理剖析

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一.map函數，對任何可迭代序列中的每一個元素應用對應的函數。（不管處理的是什麼類型的序列，最後返回的都是列表。）

作用已經在標題中介紹過了，那麼先來說說map函數的用法吧。

map(處理邏輯可以是函數也可以是lambda運算式,可迭代的序列)

現在有一個列表。

l1 = [1,2,3,4,5]

現在需要給這個列表裡的每一個元素都＋1。（當然，使用for迴圈可以做到對序列中的每個元素進行處理，但使用map函數會更加方便。）

首先，定義一個邏輯函數，要如何對序列中的每一個元素進行處理。

def plus(x):

    return x + 1

＃每個元素都＋1

print map(plus,l1)

＃將map函數應用到l1的每一個元素中。

輸出的結果為。

>>>[2, 3, 4, 5, 6]

當然，傳入map函數中的邏輯函數還可以使用lambda運算式來表示，還拿剛才的例子示範。

l1 = [1,2,3,4,5]

print map(lambda x:x+1,l1)

>>>[2, 3, 4, 5, 6]

那麼map函數是怎麼做到的？內部功能是如何?的？下面就來對map函數的內部進行剖析。

下面這個函數就可以實現和python內建的map函數一模一樣的功能。

def map_func(func,seq):

    map_list = []

    for i in seq:

        map_list.append(func(i))

    return map_list

注意！上面說的map函數的使用方法是針對python2.7版本的，針對python3以上的版本不適用，因為從python3開始，map函數不再返回列表，返回的則是一個迭代器，如果想變成列表的話，還需要使用list() 函數做一個轉換。

二.filter函數，對序列中的元素進行判斷篩選。（返回的結果依舊是個列表。）

fileter函數在拿到一個序列的時候，會開始迴圈迭代這個序列中的每一個元素，對每一個元素都進行一次if判斷，結果為True的加入到列表中，為False的，直接丟掉。

下面是filter函數的簡單用法。

一個列表，將這個列表中小於5的元素，全部都列出來。（當然...這麼簡單的需求也可以使用for迴圈實現）

filter函數用法和map函數一樣都是 filter(函數，可迭代序列)

l1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

def greater_than(x):

    if x < 5:

        return True

    else:

        return False

print filter(greater_than,l1)

>>>[1, 2, 3, 4]

filter函數依舊可以使用lambda運算式來代替邏輯函數。

print filter(lambda x:x<5,l1)

下面來剖析一下filter函數的工作原理，自己手動寫一個和filter功能一模一樣的函數：

def filter_func(func,seq):

    filter_list = []

    for s in seq:

        if func(s):

            filter_list.append(s)

    return filter_list

注意啦！這裡面的filter函數和map函數一樣，用法都是針對python2.7的，在python3中對這個函數做了一些改動，返回的不再是個列表，而是個迭代器。

三.reduce函數,將序列中所有的元素進行合并運算。

現在有個列表，現在需要每個元素要逐個相乘。

l1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

＃reduce函數規定了，一定要傳遞一個支援一個二元操作的函數

#下面就是定義好的邏輯函數

def bin_func(x,y):

    return x * y

print reduce(plus,l1)

>>> 3628800

是reduce函數的工作原理：

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接下來，解剖下reduce函數的實現代碼。

def reduce_func(func,seq,init_num=None):

    if init_num != None:

        ret = init_num

    else:

        ret = seq.pop(0)

    for i in seq:

        ret=func(ret,i)    #如果這條邏輯不好理解的話，可以仔細想想1*2*3*4 = ((1*2)*3)*4 

    return ret

print reduce_func(bin_func,l1)

>>>3628800

reduce函數使用lambda運算式。

print reduce_func(lambda x,y:x*y,l1)

注意！在python3當中，這個reduce函數被放到了functools這個模組中了，需要倒入functools才可以使用這個函數。

最後總結一下：

map函數用於處理序列中每一個元素。

filter函數用於過濾序列中每一個元素。

reduce函數用於做序列的合併作業。

reduce即為化簡，它是這樣一個過程：每次迭代，將上一次的迭代結果（第一次時為init的元素，如沒有init則為seq的第一個元素）與下一個元素一同執行一個二元的func函數。在reduce函數中，init是可選的，如果使用，則作為第一次迭代的第一個元素使用。

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