2、Function為自定義函數(shù)

上述使用的是python的內(nèi)置函數(shù)str()，實(shí)際的項(xiàng)目中我們更多的是傳入自定義的函數(shù)：

def self_test(x):
   return x + 2
string = [1,2,3,4,5,6]
res = map(self_test, string)
print(list(res))

#輸出 [3, 4, 5, 6, 7, 8]

上述代碼中 向map函數(shù)中傳入了自定義的self_test函數(shù)，函數(shù)加對(duì)傳入的元素加2的處理，理解起來還是很簡(jiǎn)單的。

3、多個(gè)Iterable

之前說過，參數(shù)*iterable可以是多個(gè)可迭代對(duì)象的，我們來一探究竟：

def func(x,y,z):
   return x**2, y**2, z**2
List1 = [1, 2]
List2 = [1, 2, 3, 4]
List3 = [1, 2, 3, 4, 5]
res = map(func, List1, List2, List3)
print(list(res))

#輸出 [(1, 1, 1), (4, 4, 4)]

可以看出，map()函數(shù)中傳入了多個(gè)iterable。輸出的結(jié)果中列表的長度為2。這是為什么？很簡(jiǎn)單，這里有一個(gè)知識(shí)點(diǎn)：輸出的list的長度取決于*iterable中傳入的litrable的最小長度，比如在上述中List1、List2和List3中最短的為List1，長度為2。

4、For循環(huán)取內(nèi)容

我們知道，map()函數(shù)的返回為一個(gè)map對(duì)象，如：

<map object at 0x00000272BB702128>

我們之前的操作是使用list輸出里面的內(nèi)容的，實(shí)際上我們也可以使用for循環(huán)遍歷的方式取值：

#for循環(huán)來取出內(nèi)容
def add_test(x):
   return x + 2
string = [1,2,3,4,5,6]
res = map(add_test, string)
res_ls=[]
for i in res:
   res_ls.append(i)
print(res_ls)

輸出的結(jié)果跟上述一樣，就不多分析了，有的小伙伴學(xué)習(xí)到這，就在想我們自己該怎么實(shí)現(xiàn)?

map()函數(shù)的功能呢？其實(shí)也不太難，我們接著看。

5、自實(shí)現(xiàn)Map()功能

def add_test(x):
   return x + 2
# 實(shí)現(xiàn)map()函數(shù)功能
def self_map(function,iterable):
   str_1=[]
   for each in iterable:
       each_num = function(each)
       str_1.append(each_num)
   return str_1.__iter__()

string = [1,2,3,4,5,6]
result = self_map(add_test,string)
print(list(result))

上述代碼的輸出為：[3, 4, 5, 6, 7, 8]，且完成了map函數(shù)的功能了。小伙伴們可能對(duì)代碼代碼str_1.iter()比較好奇，這個(gè)代碼的功能就是將str_1轉(zhuǎn)換為迭代器對(duì)象。

map()函數(shù)我們就介紹到這，接下來來看另一個(gè)高階函數(shù)filter()。

三、Filter

看到這個(gè)函數(shù)的名字大家就知道其功能大概就是來過濾一些什么的，那具體是怎樣的呢？

filter()是python內(nèi)置函數(shù)，它會(huì)根據(jù)所傳遞的函數(shù)對(duì)指定的對(duì)象（可迭代）做過濾，原型如下：

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

可以看出該函數(shù)接收兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)為函數(shù)，第二個(gè)為可迭代對(duì)象，序列的每個(gè)元素作為參數(shù)傳遞給函數(shù)進(jìn)行判斷，然后返回 True 或 False，最后將返回 True 的元素放到新列表（或迭代器）中。

1、Filter()實(shí)例

我們來看實(shí)例，注意filter()函數(shù)的返回時(shí)filter可迭代的對(duì)象，如：

<filter object at 0x0000023D19128E48>，所以在輸出的時(shí)候需要使用list()函數(shù)轉(zhuǎn)換一下，當(dāng)然了也可以使用for循環(huán)來取值。

def select_element(string):
   if 'p' in string:
       return True
       # return 1
   else:
       return False
       # return 0
res_1 = filter(select_element,  ['1','2','3','python'])
res_2 = filter(select_element, {'python':1,'知識(shí)':2,'學(xué)堂':3})
print(list(res_1))
print(list(res_2))

# 輸出均為
# ['python']
# ['python']

2、自實(shí)現(xiàn)Filter()功能

跟map()一樣，我們自己來實(shí)現(xiàn)filter()的功能：

# 自實(shí)現(xiàn)filte()函數(shù)功能
def select_element(string):
   if 'p' in string:
       return True
       # return 1
   else:
       return False
       # return 0

def filter_test(function,iterable):
   str_1=[]
   for each in iterable:
       if function(each):
           str_1.append(each)
   return str_1

string = ['1','2','3','python']
res1 = filter_test(select_element,string)
res2 = filter_test(lambda x:x=='python',string)
print(res1)
print(res2)

輸出結(jié)果跟之前的一樣，其中

res2 = filter_test(lambda x:x=='python',string)中使用了lambda函數(shù)，我們以后再具體介紹這類函數(shù)的使用。filter()函數(shù)我們就介紹到這，接下來來看另一個(gè)高階函數(shù)reduce ()。

四、Reduce

跟map()、filter()類似，reduce()是一個(gè)以函數(shù)以及sequence為參數(shù)的高階函數(shù)，其返回值為一個(gè)value值而不是迭代器對(duì)象。其原型如下：

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

但reduce()傳入的函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù)，比如func (x,y)滿足條件，但是func(x,y,z)并不滿足條件。

Initial為初始化的一個(gè)參數(shù)，可不填。（如果沒有指定Initial的值那么其為sequence的第一個(gè)元素的值）。

1、Reduce()實(shí)例

在看reduce()函數(shù)的實(shí)例之前，我們來看一個(gè)圖解釋一下reduce的執(zhí)行過程：

image.png

看圖很簡(jiǎn)單：reduce每一次迭代，都將上一次的迭代結(jié)果與下一個(gè)元素一起傳入function函數(shù)中，取得值以后將其與下一個(gè)元素一起繼續(xù)下傳…找到使用到sequence中的最后一個(gè)元素。

我們來看一個(gè)使用reduce()函數(shù)的實(shí)例：

# 需要functools從導(dǎo)入

from functools import reduce
def func(x, y):
   return x + y
string =  [1, 3, 5, 7, 9]
result_1 = reduce(func,string)
result_2 = reduce(func,string,100)
print(result_1)
print(result_2)

上述代碼輸出為：25和125，result_2使用initial = 100。

其中25的值可以這樣理解：25 = ((((1+3)+5)+7)+9)

其中125的值可以這樣理解：125 = (((((100+1)+3)+5)+57)+9)

其實(shí)上述reduce的計(jì)算過程還是比較好理解的，其實(shí)在Python中還有一個(gè)函數(shù)sum()，可以直接求職的，具體的求值語句：res = sum(string)。

2、自實(shí)現(xiàn)Reduce()功能

Reduce函數(shù)自定義實(shí)現(xiàn)也比較簡(jiǎn)單，我們來看看這個(gè)實(shí)現(xiàn)怎么寫：

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

def self_reduce(function, string, initializer=None):
   it = iter(string)
   if initializer is None:
       value = next(it)
   else:
       value = initializer
   for each_ele in it:
       value = function(value, each_ele)
   return value

string = {1, 3, 5, 7, 9}
# string = [1, 3, 5, 7, 9]
result_1 = self_reduce(func,string)
result_2 = self_reduce(func,string,100)

print(result_1)
print(result_2)

輸出結(jié)果跟上述一樣，這里的string = {1, 3, 5, 7, 9}是一個(gè)集合，即傳入的是一個(gè)集合，當(dāng)然了string = [1, 3, 5, 7, 9]也是可以的。

或者使用以下的方法實(shí)現(xiàn)Reduce()方法的功能也是可以的：

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

def self_reduce(function, iterable, initializer=None):
   if initializer is None:
       value =iterable.pop(0)
   else:
       value=initializer
   for each_ele in iterable:
       value=function(value,each_ele)
   return value

string = {1, 3, 5, 7, 9}
result_1 = self_reduce(func,string,100)

print(result_1)

輸出結(jié)果為：125

五、總結(jié)

以上就是本次推文的所有內(nèi)容啦！主要講的是Python中的高階函數(shù)，具體的內(nèi)容涉及到高階函數(shù)的定義和概念，具體的講解了三個(gè)常用的高階函數(shù)：map,filter,reduce的使用方法，同時(shí)也講解了如何自己實(shí)現(xiàn)這三者的功能，這個(gè)自己實(shí)現(xiàn)三者功能的方法大家可以好好研究下。

在實(shí)際的工程項(xiàng)目中，運(yùn)用好這些方法，不僅會(huì)減少代碼量，而且在很大的程度上還能加速代碼的運(yùn)行速度。