python 內建函數之lambda-filter-reduce-apply-map

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• （1）lambda

lambda是Python中一個很有用的文法，它允許你快速定義單行最小函數。類似於C語言中的宏，可以用在任何需要函數的地方。

基本文法如下：

函數名 = lambda args1,args2,...,argsn : expression

例如：
add = lambda x,y : x + y
print(add(1,2))

• （2）filter

filter函數相當於一個過濾器，函數原型為：filter(function,sequence),表示對sequence序列中的每一個元素依次執行function，這裡function是一個bool函數，舉例說明：

sequence = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]fun = lambda x : x % 2 == 0seq = filter(fun,sequence)print(seq)

以下代碼就是表示篩選出sequence中的所有偶數。

filter函數原型大致如下：

def filter(fun,seq):    filter_seq = []    for item in seq:        if fun(item):            filter_seq.append(item)    return(filter_seq) 

• （3）map

map的基本形式為：map(function,sequence)，是將function這個函數作用於sequence序列，然後返回一個最終結果序列。比如：

seq = [1,2,3,4,5,6]fun = lambda x : x << 2print map(fun,seq)

map的函數原始碼大致如下：

def map(fun,seq):    mapped_seq = []    for item in seq:        mapped_seq.append(fun(item))    return(mapped_seq)

• （4）reduce

reduce函數的形式為：

reduce(function,sequence,initVal)

function表示一個二元函數，sequence表示要處理的序列，而initVal表示處理的初始值。比如：

seq = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]fun = lambda x,y: x + yprint(reduce(fun,seq,0))

表示從初始值0開始對序列seq中的每一個元素累加，所以得到結果是55

reduce函數的原始碼大致如下：

def reduce(fun,seq,initVal = None):    Lseq = list(seq)    if initVal is None:        res = Lseq.pop(0)    else:        res = initVal    for item in Lseq:        res = fun(seq,item)    return res

• （5）apply

apply是用來間接地代替某個函數，比如：

def say(a,b):    print(a,b)apply(say,(234,‘Hello World!‘))

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