Python高阶函数详解：map、reduce与filter实战指南

Python高阶函数详解：map、reduce与filter实战指南

本文要点

1.什么是高阶函数

2.python中有哪些常用的高阶函数

什么是高阶函数？

什么是高阶函数？

在深入理解高阶函数之前，我们先通过几个简单示例来建立直观认识。在Python中，万物皆对象，函数同样被视为对象。以内置的求绝对值函数abs为例，我们可以定义一个变量f并将其指向abs函数。此时，调用f()的效果与直接调用abs()完全一致，这证明了变量可以指向函数。

进一步地，如果我们执行abs = len，即将变量abs重新指向求长度函数len，那么abs就不再代表求绝对值的功能，而是指向求长度。这一现象表明，函数名本质上就是指向函数对象的变量。

既然变量可以指向函数，且函数的参数可以接收变量值，那么逻辑上自然可以推导出：一个函数能够接收另一个函数作为其参数。下面我们通过一个具体示例来验证这一点。我们定义一个名为add的函数，它接收三个参数：x、y和f。其中x和y为数值类型，而f则是一个函数对象。

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

result = add(-12, -98, abs)
print(result)

输出结果：110

上述add()函数的定义即为典型的高阶函数。其核心概念十分直观：只要一个函数能够接收其他函数作为参数，该函数即可被归类为高阶函数。

python中常用的高阶函数

python中常用的高阶函数

1.map()

1.map()

map()是Python内置的高阶函数之一，它接受一个处理函数f和一个列表list作为参数。其工作机制是将函数f依次作用于列表中的每一个元素，最终生成并返回一个新的列表。

例如，针对列表 list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

若希望将该列表中每个元素转换为平方值，可以调用 map() 函数：

因此，只需传入定义好的函数 f(x)=x * x，即可借助 map() 函数完成上述计算任务：

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

result = add(-12, -98, abs)
print(result)

输出结果：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

需要注意的是，map()函数不会修改原始列表，而是返回一个包含处理结果的新列表。

由于列表中的元素可以是任意数据类型，map()不仅适用于数值列表，还适用于包含其他类型元素的列表。只要传入的处理函数f能够处理该数据类型，map()即可正常工作。

2.reduce()

2.reduce()

reduce()函数的参数结构与map()类似，均接收一个函数f和一个列表list。然而，其行为与map()存在显著差异：reduce()传入的处理函数f必须接收两个参数。该函数会对列表中的元素进行反复迭代调用，最终返回一个累积计算的结果值。

下面我们通过一个具体示例进行说明：

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


print(reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12]))

输出结果：3360

其中prod()函数接收两个参数，并返回这两个参数的乘积。

当执行调用 reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12]) 时，reduce函数的计算过程如下：

首先计算前两个元素prod(2, 4)，得到结果8，

接着将上一步的计算结果与第3个元素结合，调用prod(8, 5)，得到结果40，

随后将当前结果与第4个元素结合，调用prod(40, 7)，得到结果280，

最后将当前结果与第5个元素结合，调用prod(280, 12)，得到结果3360，

由于列表中已无更多元素，最终返回结果3360。

此外，reduce()函数还支持接收第3个可选参数，用于指定计算的初始值。若将初始值设定为100，计算过程如下：

reduce(prod, [2, 4, 5, 7, 12], 100)

此时结果变为：336000，因为第一轮计算逻辑调整为：

计算初始值与第一个元素的乘积：prod(100, 2)，得到结果200。

3.filter()

3.filter()

filter()函数也可称为过滤函数，它接收一个处理函数f和一个列表list。该处理函数f的作用是对列表中的每个元素进行条件判断，返回True或False。filter()根据判断结果自动剔除不符合条件的元素，并返回由符合条件元素组成的新列表。

例如，若要从列表 [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]中移除偶数并保留奇数，首先需要编写一个用于判断奇数的函数：

def is_odd(x):

 if x % 2 == 1:
 return x

随后使用filter()对列表进行过滤操作：

print(list(filter(is_odd, [1, 4, 6, 7, 9, 12, 17])))

结果：[1, 7, 9, 17]

借助filter()，可以实现多种实用的过滤功能，例如删除None值或空字符串：

def is_not_empty(s):
 return s and len(s.strip()) > 0

print(list(filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', ' ', 'END'])))

以上就是详解Python高阶函数的详细内容，更多关于Python高阶函数的资料请关注本站其它相关文章！