filter map reduce函数的使用

#filter("处理逻辑","可迭代对象") 把可迭代对象依次处理逻辑处理,如果值为真就返回值,值为假就不返回;
li = ['testA','yerA','pp']

print(list(filter(lambda x:x.endswith('A'),li)))   #['testa', 'yera']

#自己写函数实现map函数过程:
li = [1,2,3,4,5,6]  #假如需要把li内容全部加1操作
def map_test(func,array):
    ret = []
    for i in array:
        res = func(i)   #func = lambda x:x+1  ; func(i)就是执行lambda函数 并把i的值传给lambda处理
        ret.append(res)
    return ret

result = map_test(lambda x:x+1,li)
print(result)


#map函数使用
# map("处理逻辑","可迭代对象") 把可迭代对象依次for循环传值给lambda处理
print(map(lambda x:x+1,li))   #<map object at 0x050A8310>生成一个可迭代对象
map_ret = list(map(lambda x:x+1,li))  #用list处理成列表
print(map_ret)      #[2, 3, 4, 5, 6, 7]


#map函数不是必须要用lambda函数来处理逻辑;也可以用自己定义的逻辑来处理
def add(x):
    return x**2
s = list(map(add,li))   #这里面add是自己的定义的处理逻辑
print(s)    #[1, 4, 9, 16, 25, 36]

#python 2 reduce可以直接用
#python 3  from functools import reduce

from functools import reduce

def map_reduce(x,init=None):
    if init:
        ret = init
    else:
        ret = x.pop(0)
    for i in x:
        ret = i + ret
    return ret
li = [1,2,3,10]
s = map_reduce(li)
print(s)

#reduce(function, sequence[, initial]) -> value 采用两参数累积到一序列的项的功能
#将两个参数的函数累积到序列的项上，从左到右，以便将序列减少到单个值。例如,减少(lambda x,y:x + y,[1、2、3、4、5))计算((((1 + 2)+(3)+ 4)+ 5)。
# 如果初始存在，则将其放置在计算序列的项之前，当序列为空时作为默认值。
print(reduce(lambda x,y:x+y,li))     #处理流程是把列表中的1赋值给x,把列表中的2赋值给y,第一的结果是 x = 1 + y=2,第二次计算x = 3 + y=3 依次类推
print(reduce(lambda x,y:x+y,li,10))  #处理流程是把初始值10赋值给x,把列表中的1赋值给y,第一的结果是 x = 11 + y=2,第二次计算x = 13 + y=3 依次类推

总结:

#map遍历序列中的每个元素,得到的结果是一个""列表"",列表的个数以及位置与原来的一样.

#filter遍历序列中的每个元素,判断每个元素得到的布尔值,如果是Trun就保留,不然就丢弃.

#reduce处理一个序列,然后把序列进行合并操作

filter map reduce函数的使用

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