map函数、filter函数、reduce函数

map函数
map函数的结构为 map(处理方法，可迭代对象) ，相当于for循环遍历可迭代对象中的每一个元素，对每一个元素做指定操作，得到一个和原始数据顺序相同的迭代器。（在Python3中最终得到的结果是一个迭代器，可以用list()函数转化为列表，在Python2中map函数的结果就是一个列表。）
map函数实例
原始方法：

def map_test(array):
    ret = []
    for i in array:
        res = i - 1
        ret.append(res)
    return ret


print(map_test(l))

采用下面这种方法较第一种方法更灵活，批量修改时只需要修改被调用函数即可。

l = [1, 2, 10, 11]


def reduce_one(x):
    return x - 1


def map_test(func, array):
    ret = []
    for i in array:
        res = func(i)
        ret.append(res)
    return ret


print(map_test(reduce_one, l))

采用匿名函数的方式会在灵活的基础上更加简洁：

l = [1, 2, 10, 11]


def map_test(func, array):
    ret = []
    for i in array:
        ret.append(func(i))
    return ret


print(map_test(lambda x: x - 1, l))

以map函数形式：
注意map函数返回的结果是一个迭代器

l = [1, 2, 10, 11]
res = map(lambda x: x - 1, l)
print(list(res))

filter函数
filter函数的结构为 filer(结果为布尔值的函数，可迭代对象)，相当于for循环遍历可迭代对象中的每个元素，对每个元素进行指定判断，如果结果为True则保留该元素，所得结果为一个迭代器。
filter函数实例
原始方法：

movie_people = ["ALucky", "AAlex", "ADog", "MB", "Adsa", "YY"]


def filter_test(array):
    res = []
    for i in array:
        if not i.startswith("A"):
            res.append(i)
    return res


print(filter_test(movie_people))

较为灵活的方法：

def remove_A(x):
    return x.startswith("A")


def filter_test(func, array):
    ret = []
    for i in array:
        if not func(i):
            ret.append(i)
    return ret


movie_people = ["ALucky", "AAlex", "ADog", "MB", "Adsa", "YY"]
print(filter_test(remove_A, movie_people))

匿名函数写法：

def filter_test(func, array):
    ret = []
    for i in array:
        if not func(i):
            ret.append(i)
    return ret


movie_people = ["ALucky", "AAlex", "ADog", "MB", "Adsa", "YY"]
print(filter_test(lambda x: x.startswith("A"), movie_people))

filter函数写法：

movie_people = ["ALucky", "AAlex", "ADog", "MB", "Adsa", "YY"]
res = filter(lambda x: not x.startswith("A"), movie_people)
print(list(res))

reduce函数
reduce函数结构为 reduce(函数，可迭代对象，初始值），相当于for遍历可迭代对象中的每一个元素，将所有元素和初始值按照指定函数的操作执行，最终返回一个值。在Python3中reduce函数中调用reduce函数必须先导入模块，即以from functools import reduce开头。
reduce函数实例
原始方法：

def reduce_test(array, init=None):
    if init == None:
        res = array.pop(0)
        for i in array:
            res *= i
        return res
    else:
        res = init
        for i in array:
            res *= i
        return (res)


l = [1, 2, 3, 100]
print(reduce_test(l))

较灵活的方法：

def multi(x, y):
    return (x * y)


def reduce_test(func, array, init=None):
    if init == None:
        res = array.pop(0)
        for i in array:
            res = func(res, i)
    else:
        res = init
        for i in array:
            res *= func(res, i)
    return res


l = [1, 2, 3, 100]
print(reduce_test(multi, l))

匿名函数的写法：

def reduce_test(func, array, init=None):
    if init == None:
        res = array.pop(0)
        for i in array:
            res = func(res, i)
    else:
        res = init
        for i in array:
            res = func(res, i)
    return res


l = [1, 2, 3, 100]
print(reduce_test(lambda x, y: x * y, l))

reduce函数：
注意必须先导入模块

l = [1, 2, 3, 100]
from functools import reduce

res = reduce(lambda x, y: x * y, l)
print(res)

map函数、filter函数、reduce函数

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