函数式编程-高阶函数map()及reduce()，fillter()，sorted()

一、map()，函数f有一个参数

map()

函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，

map

将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。

>>> def f(x):
...     return x * x
...
>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

二、reduce() 函数f必须有两个参数
reduce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，其效果就是

> def fn(x, y):
...     return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
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str转为num
练习1、利用

map()

函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入：

['adam', 'LISA', 'barT']

，输出：

['Adam', 'Lisa', 'Bart']

]def cg_str(lst):

return list(map(lambda x:x[0].upper()+x[1:].lower(),lst))

print(cg_str(['adam','LISA','barT']))
['Adam', 'Lisa', 'Bart']

练习2、Python提供的

sum()

函数可以接受一个list并求和，请编写一个

prod()

函数，可以接受一个list并利用

reduce()

求积。

def prod(lst):
return reduce(lambda x,y:x*y,lst)

print(prod([1,2,3,4,5]))
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三、fillter()   函数f一个参数和

map()

类似，

filter()

也接收一个函数和一个序列。和

map()

不同的时，

filter()

把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是

True

还是

False

决定保留还是丢弃该元素。

def not_empty(s):
return s and s.strip()

filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', '  '])
# 结果: ['A', 'B', 'C']

四、sorted()  作为高阶函数时，f参数2个通常规定，对于两个元素

x

和

y

，如果认为

x < y

，则返回

-1

，如果认为

x == y

，则返回

0

，如果认为

x > y

，则返回

1

，这样，排序算法就不用关心具体的比较过程，而是根据比较结果直接排序。
Python内置的

sorted()

函数就可以对list进行排序：

>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21])
[5, 9, 12, 21, 36]

此外，

sorted()

函数也是一个高阶函数，它还可以接收一个比较函数来实现自定义的排序。比如，如果要倒序排序，我们就可以自定义一个

reversed_cmp

函数：

def reversed_cmp(x, y):
if x > y:
return -1
if x < y:
return 1
return 0

传入自定义的比较函数

reversed_cmp

，就可以实现倒序排序：

>>> sorted([36, 5, 12, 9, 21], reversed_cmp)
[36, 21, 12, 9, 5]