Python3中的map()、reduce()、filter() 这3个一般是用于对序列进行操作的内置函数，它们经常需要与 匿名函数 lambda 联合起来使用，我们今天就来学习下。
1.map()
map() 可以用于在函数中对指定序列做映射，返回值是一个迭代器，其使用语法如下：
map(function, *iterables)
上面的第一个参数 function 指一个函数，第二个参数 iterable 指一个或多个可迭代对象，在执行过程中，会对可迭代对象中的每一个元素调用 function 函数做计算，最后得到一个新的迭代器对象，而这个新的迭代器对象，会包含有每次调用 function 函数的返回值。
只传入一个可迭代对象
"""计算列表中每个元素的三次方"""
def demo_map(x):
return x ** 3
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(map(demo_map, nums))) # 输出：[1, 8, 27, 64, 125]
# 使用匿名函数
print(list(map(lambda x: x ** 3, nums))) # 输出：[1, 8, 27, 64, 125]传入多个可迭代对象
"""计算3个列表中对应下标元素的和"""
def demo_map(x, y, z):
return x y z
nums1 = [1, 2, 3, 4, 5]
nums2 = [11, 22, 33, 44, 55]
nums3 = [100, 200, 300, 400, 500]
print(list(map(demo_map, nums1, nums2, nums3))) # 输出：[112, 224, 336, 448, 560]
# 使用匿名函数
print(list(map(lambda x, y, z: x y z, nums1, nums2, nums3))) # 输出：[112, 224, 336, 448, 560]2.filter()
filter() 可以用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回值也是一个迭代器，其使用语法如下：
filter(function or None, iterable)
和 map() 函数类似，上面的第一个参数 function 指一个函数，第二个参数 iterable 指一个可迭代对象，执行后会得到一个包含每次调用 function 函数返回值的迭代器。
"""找出从 -5 到 5 中能被 4 整除的所有整数"""
def demo_filter(x):
return x % 4 == 0
nums = range(-5, 6)
print(list(nums)) # 输出：[-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
# 传入None，只返回true的值（0是False，所以被过滤掉了）
print(list(filter(None, nums))) # 输入：[-5, -4, -3, -2, -1, 1, 2, 3, 4, 5]
# 传入正常函数，过滤出 nums 中能被 4 整除的整数
print(list(filter(demo_filter, nums))) # 输出：[-4, 0, 4]
# 使用匿名函数
print(list(filter(lambda x: x % 4 == 0, nums))) # 输出：[-4, 0, 4]针对 map() 和 filter() 函数， 这里有 2 点需要注意：
- map 中必须传入一个正常函数，而在 filter 函数中则可以传正常函数或者None，当传入None时，只返回可迭代对象中所有符合 true 的值
- map 中支持传多个可迭代对象，而在 filter 函数中则只能传一个可迭代对象
3.reduce()
reduce() 可以用于对参数序列中的元素进行累积，返回的是一个值。
在 Python3 中，reduce() 已被从全局名字空间里移除了，如果想要使用它，那么需通过引入 functools 模块来调用 reduce() 函数，其使用语法如下：
from functools import reduce reduce(function, sequence[, initial])
上面的第一个参数 function 指一个函数，并且该函数必须含有2个参数，第二个参数 sequence 指一个序列，第三个参数 initial 指初始值，默认是None。
例如存在函数：reduce(lambda x, y: x y, [1, 2, 3, 4, 5])，它就相当于 ((((1 2) 3) 4) 5)。
"""计算 1-100 所有整数之和"""
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from functools import reduce
def demo_reduce(x, y):
return x y
nums = range(1, 101)
print(reduce(demo_reduce, nums)) # 输出：5050
# 使用匿名函数
print(reduce(lambda x, y: x y, nums)) # 输出：5050
# 设置初始值为 1000
print(reduce(lambda x, y: x y, nums, 1000)) # 输出：6050上面的 map()、reduce()、filter() 都是属于Python3中的高阶函数，它们最大的好处在于可以让代码更加简洁，当然，如果不使用它们，我们也可以通过其他方式来实现。
到此这篇关于Python3中map()、reduce()、filter()的用法的文章就介绍到这了,更多相关Python3 map()、reduce()、filter()内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！