Python编程技巧如何用Map,Fil

你是否有过这样的经历，你查看自己写的代码并看到满眼的for循环？你发现你必须斜着你的眼睛，并将脑袋前倾到你的显示器，以看得更清楚。

反正我有过这样的经历。

for循环就像是一把瑞士军刀，它可以解决很多问题，但是，当你需要扫视代码，快速搞清楚代码所做的事情时，它们可能会让人不知所措。

map、filter和reduce这三种技术可以提供描述迭代原因的函数替代方案，以便避免过多的for循环。我之前在JavaScript中写过这些技术的入门文章，但是它们在Python中的实现略有不同。

我们将简要介绍这三种技术，主要介绍它们在JavaScript和Python中的语法差异，然后给出如何转换for循环的示例。

什么是Map、Filter和Reduce？

回顾我以前编写的代码，我意识到95%的时间都花在遍历字符串或数组上。在这种情况下，我会执行以下操作之一：将一系列语句映射到每个值，筛选满足特定条件的值，或将数据集减少为单个聚合值。

有了这种洞察力，你就可以识别和实现这三种方法，即循环遍历通常属于这三种功能类别之一：

Map：对每个项应用相同的步骤集，存储结果Filter：应用验证条件，存储计算结果为True的项Reduce：返回一个从元素传递到元素的值为什么PythonMap/Filter/Reduce会不一样？

在Python中，这三种技术作为函数存在，而不是数组或字符串类的方法。这意味着，你将编写map(function,my_list)，而不是编写my_array.map（function）。

此外，每个技术都需要传递一个函数，该函数将执行每个项目。通常，该函数是作为匿名函数（在JavaScript中称为arrow头函数）编写的。但是，在Python中，你经常看到被使用的是lambda表达式。

lambda表达式和arrow函数之间的语法实际上非常相似。将=替换为：并确保使用关键字lambda，其余的几乎相同。

//JavaScriptArrowFunctionconstsquare=number=number*number;//PythonLambdaExpressionsquare=lambdanumber:number*number

arrow函数和lambda表达式之间的一个关键区别是，arrow函数能够通过多个语句扩展成完整的函数，而lambda表达式仅限于返回的单个表达式。因此，在使用map（）、filter（）或reduce（）时，如果需要对每个项执行多个操作，请先定义函数，然后再包含它。

definefficientSquare(number):result=number*numberreturnresultmap(inefficientSquare,my_list)

替换for循环

好了，下面来点好东西。下面是三个常见的for循环示例，它们将被map、filter和reduce替换。我们的编程目标：计算列表中奇数平方和。

首先，使用基本的for循环示例。注意：下面的代码纯粹是为了演示，即使没有map/filter/reduce也有改进空间。

numbers=[1,2,3,4,5,6]odd_numbers=[]squared_odd_numbers=[]total=0#filterforoddnumbersfornumberinnumbers:ifnumber%2==1:odd_numbers.append(number)#squarealloddnumbersfornumberinodd_numbers:squared_odd_numbers.append(number*number)#calculatetotalfornumberinsquared_odd_numbers:total+=number#calculateaverage

让我们将每个步骤转换为这三个函数的其中之一：

fromfunctoolsimportreducenumbers=[1,2,3,4,5,6]odd_numbers=filter(lambdan:n%2==1,numbers)squared_odd_numbers=map(lambdan:n*n,odd_numbers)total=reduce(lambdaacc,n:acc+n,squared_odd_numbers)

有几个重要的语法要点要强调。

map（）和filter（）本机可用。但是，reduce（）必须从Python3以上版本中的函数库导入lambda表达式是所有三个函数中的第一个参数，iterable是第二个参数reduce（）的lambda表达式需要两个参数：累加器（传递给每个元素的值）和单个元素本身记住，for循环在代码中确实是很重要的，但是扩展工具包从来都不是坏事。

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