零基础学python-18.10 函数式编程工具：filter和reduce

这一章节我们来讨论一下函数式编程工具：filter和reduce

1.filter

filter主要用于过滤序列的某些对象

>>> def test(x):
if x>0:
return x

>>> list(filter(test,range(-5,5)))
[1, 2, 3, 4]
>>>

上面是filter联合def函数，过滤列表小于0的对象

我们使用lambda表达式改进上面的代码

>>> list(filter(lambda x:x>0,range(-5,5)))
[1, 2, 3, 4]
>>>

由于filter跟map类似都是返回一个可迭代对象，因此都需要通过list来显示

我们下面尝试模拟filter的实现：

>>> def test(aList):
res=[]
for item in aList:
if item > 0:
res.append(item)
return res

>>> test(range(-5,5))
[1, 2, 3, 4]
>>>

由于filter是内建函数，因此速度比上面的for要来得快

2.reduce

reduce主要用于对每对对象进行运算，直到最后结果，在python3.x里面reduce已经被放到functools模块里面去

>>> from functools import reduce
>>> reduce((lambda x ,y : x+y),[1,2,3,4])
10
>>> reduce((lambda x ,y : x*y),[1,2,3,4])
24
>>> reduce((lambda x ,y : x/y),[1,2,3,4])
0.041666666666666664
>>>

我们下面模拟上面reduce的实现，使得大家有一个更加直观的理解

>>> aList=[1,2,3,4]
>>> def add(aList):
if not aList:
return 0
else:
return aList[0]+test(aList[1:])

>>> test(aList)
10
>>> def muti(aList):
if not aList:
return 0
else:
return aList[0]*test(aList[1:])

>>> test(aList)
10
>>>

大家是不是觉得上面很熟悉，其实在递归的时候我们就已经详细说明了上面的函数，有兴趣的可以返回去看看递归这一章节。

reduce其实就是对序列里面每对对象进行操作，然后返回操作的结果，形成新的对象，知道对象只剩下一个，形成最后的结果。

总结，这一章节我们简单介绍了filter和reduce，并且模拟了这两个内建函数的大部分实现。

这一章节就说到这里，谢谢大家

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