python中三种高阶函数(map|python中三种高阶函数(map,reduce,filter)详解 filter)详解|reduce

map(function,seq[,seq2]) 接收至少两个参数,基本作用为将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并且把结果作为新的序列返回一个可迭代的map对象

function:函数对象
py2中可为None，作用等同于zip()
如：

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【python中三种高阶函数(map|python中三种高阶函数(map,reduce,filter)详解】py3中不可为None，None是不可调用、不可迭代对象
seq:可迭代对象，可以传一个或多个

# 传一个：def func(i):return i*2print([i for i in map(func,[1,'2'])]) # [2,'22']# 传多个def func2(x,y):return x+yprint([i for i in map(func2,[1,2],[2,3])]) # [3, 5]

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结合图 map()的作用可以理解为：

# 传一个时seq=[1,'2']result=[]def func(x):return x*2for i in seq: result.append(func(i))print(result)# 传多个时seq1=[1,2]seq2=[2,3]result=[]def func2(x,y):return x+yfor x,y in zip(seq1,seq2): result.append(func2(x,y))print(result)

当多个可迭代对象的长度不一致时，map只会取最短组合；同时每个可迭代对象相应位置参数类型需一致！(除了py支持的"str"*n)
如：

seq1=[1,2]seq2=[2,3,4]result=[]def func2(x,y):return x+yfor x,y in zip(seq1,seq2): result.append(func2(x,y))print(result) #[3,5]

map的function参数可以是lambda对象
如：

print([i for i in map(lambda x, y, z: (f'x:{x}', f'y:{y}', f'z:{z}'), [1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4], [1, 2])])# [('x:1', 'y:1', 'z:1'), ('x:2', 'y:2', 'z:2')]

filter(function, seq)接收两个参数，基本作用是对可迭代对象中的元素进行过滤；并返回一个新的可迭代filter对象

function：函数对象，返回值必须是个boolean值
seq：可迭代对象

如：获取所有小写的字符串

print([i for i in filter(lambda k: str(k).islower(), ['Java', 'Python', 'js', 'php'])])# ['js', 'php']

等同于：

_list=['Java','Python','js','php']result=[]def is_lower(str_obj):return str(str_obj).islower()for i in _list: if is_lower(i):result.append(i)print(result)

reduce(function,seq[,initial])接收三个参数，基本作用为对序列进行累积；并返回结果。python3中reduce需从functools模块导入

function：函数对象
seq: 可迭代对象
initial：初始值，选填参数

工作过程是：
reduce在迭代seq的过程中，第一次先把 seq的前两个元素传给函数function，函数处理后，再把得到的结果和第三个元素作为两个参数再次传递给函数function，函数处理后得到的结果又和第四个元素作为两个参数传给函数function 依次类推，直至seq被迭代完。如果传入了 initial 值，那么首次传递的两个元素则是 initial值和第一个元素。经过一次次累计计算之后得到一个汇总返回值。
如：求和

def _add(x, y): return x + y # 指定initialprint(reduce(_add,[1],3)) # 4print(reduce(_add, [1, 2], 2)) # 5# 不指定initialprint(reduce(_add, [1, 2])) # 3print(reduce(_add,[1])) # 1print(reduce(_add, [1, 2, 3, 4, 5])) # 15

等同于：

def fact(n): if n == 1:return 1 return n + fact(n - 1)print(fact(5)) # 15

借助lambda：

print(reduce(lambda x, y: x + y, range(1, 6))) # 15

结合实际：假设我们要取出字典的key中包含某个关键字的键值对
如：取出下列字典中key值包含ECU的键值对

key = "ECU"file_dict = {'value': 'name','刷写ECU': 'burn_ecu_version=ecu_name,burn_package_url,(flash_method)','BD升级ECU': 'bd_ecu_version=ecu_name,doip_package_url','设置证书': 'set_ecu_certs=set_method,ecu_name,(bench_name)', 'x': {"ECU": "xx"}}

方法一：引入其他变量

result = {}for k, v in file_dict.items(): if key in k:result[k] = vprint(result) # {'刷写ECU': 'burn_ecu_version=ecu_name,burn_package_url,(flash_method)', 'BD升级ECU': 'bd_ecu_version=ecu_name,doip_package_url'}

方法二：使用推导式

print(dict((k, v) for k, v in file_dict.items() if key in k))

方法三：reduce+map+filter

from functools import reduceprint(reduce(lambda x, y: x.update(y) or x,[i for i in map(lambda k: {k: file_dict[k]}, filter(lambda k: key in k, file_dict))]))

细心的同学肯定发现无法过滤出嵌套key。这是弊端
解决方案：递归

class GetResource: def __init__(self):self.result = {} def get_resource(self, key_str, data):"""从dict中获取包含指定key的k,v:param key_str::param data::return:"""if not isinstance(data, (dict, list, tuple)):passelif isinstance(data, (list, tuple)):for index in data:self.get_resource(key_str, index)elif isinstance(data, dict):for k, v in data.items():if isinstance(v, str):if key_str in k:self.result[k] = velse:self.get_resource(key_str, v)return self.resultprint(GetResource().get_resource(key, file_dict))# {'刷写ECU': 'burn_ecu_version=ecu_name,burn_package_url,(flash_method)', 'BD升级ECU': 'bd_ecu_version=ecu_name,doip_package_url', 'ECU': 'xx'}

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