filter、map、reduce、zip、enumerate

这几个函数在 Python 外面被称为高阶函数，本文次要学习它们的用法。

filter

filter 函数原型如下：

filter(function or None, iterable) --> filter object

第一个参数是判断函数（返回后果须要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列顺次执行 function(item) 操作，返回后果是过滤之后后果组成的序列。
简略记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。

my_list = [1, 2, 3]
my_new_list = filter(lambda x: x > 2, my_list)
print(my_new_list)

返回后果为：<filter object at 0x0000000001DC4F98>，应用 list 函数能够输出序列内容。

map

map 函数原型如下：

map(func, *iterables) --> map object

该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简略的测试案例：

my_list = [-1,2,-3]
my_new_list = map(abs,my_list)
print(my_new_list)

上述代码运行结束，失去的后果是：<map object at 0x0000000002860390>。应用 print(list(my_new_list)) 能够失去后果。

map 函数的第一个参数，能够有多个参数，当这种状况呈现后，前面的第二个参数须要是多个序列。

def fun(x, y):
    return x+y
# fun 函数有 2 个参数，故须要两个序列
my_new_list = map(fun, [1, 2, 3], [4, 4, 4])
print(my_new_list)
print(list(my_new_list))

map 函数解决的问题：

1. 应用 map 函数，不须要创立一个空列表；
2. 调用函数的时候，不须要带括号了，map 函数会主动调用指标函数；
3. map 函数会主动匹配序列中的所有元素。

reduce

reduce 函数原型如下：

reduce(function, sequence[, initial]) -> value

第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算利用于列表中的间断值。
测试代码如下：

from functools import reduce
my_list = [1, 2, 3]

def add(x, y):
    return x+y

my_new_list = reduce(add, my_list)
print(my_list)
print(my_new_list)

最终的后果是 6，如果设置第三个参数为 4，能够运行代码查看后果，最初失去的论断是，第三个参数示意初始值，即累加操作初始的数值。

my_new_list = reduce(add, my_list,4)
print(my_list)
print(my_new_list)

简略记忆：对序列内所有元素进行累计操作。

zip

zip 函数原型如下：

zip(iter1 [,iter2 [...]]) --> zip object

zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，而后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象雷同，利用星号（*）操作符，能够将元组解压为列表。
测试代码如下：

my_list1 = [1,2,3]
my_list2 = ["a","b","c"]
print(zip(my_list1,my_list2))
print(list(zip(my_list1,my_list2)))

展现如何利用 * 操作符：

my_list = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
print(zip(*my_list))
print(list(zip(*my_list)))

输入后果如下：

<zip object at 0x0000000002844788>
[(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c')]

简略记忆：zip 的性能是映射多个容器的类似索引，能够不便用于来结构字典。

enumerate

enumerate 函数原型如下：

enumerate(iterable, start=0)

参数阐明：

• sequence：一个序列、迭代器或其余反对迭代对象；
• start：下标起始地位。

该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，个别用在 for 循环当中。
测试代码如下：

weekdays = ['Mon', 'Tus', 'Wen', 'Thir']
print(enumerate(weekdays))
print(list(enumerate(weekdays)))

返回后果为：<enumerate object at 0x0000000002803AB0>。

这篇博客的总结

本文波及的函数能够与 lambda 表达式进行联合，能大幅度提高编码效率。最好的学习材料永远是官网手册