Python 拓展之特殊函数（lambda 函数，map 函数，filter 函数，reduce 函数）

写在之前

今天给大家介绍几个比较特殊的函数，他们具有函数式编程的特点，有人将它们视为 Python 可进行 “函数式编程” 的见证，至于什么是函数式编程，不是本篇文章的重点，感兴趣的可以去了解一下。老读者可能都知道，我非常推崇 Python 的简洁优雅，而今天的这几个函数，有了它们，最大的好处就是可以让程序更简洁，当然，没有它们程序也可以用其它方式实现。

lambda 函数

lambda 是一个可以只用一行就能解决问题的函数，让我们先看下面的例子：

>>> def add(x):

...     x += 1

...     return x

...

>>> numbers = range(5)

>>> list(numbers)

[0, 1, 2, 3, 4]

>>> new_numbers = []

>>> for i in numbers:

...     new_numbers.append(add(i))

...

>>> new_numbers

[1, 2, 3, 4, 5]

在上面的这个例子中，函数 add() 充当了一个中间角色，当然上面的例子也可以如下实现：

>>> new_numbers = [i+1 for i in numbers]

>>> new_numbers

[1, 2, 3, 4, 5]

首先我要说，上面的列表解析式其实是很好用的，但是我偏偏要用 lambda 这个函数代替 add(x) ：

>>> lamb = lambda x: x+1

>>> new_numbers = []

>>> for i in numbers:

...     new_numbers.append(lamb(i))

...

>>> new_numbers

[1, 2, 3, 4, 5]

在这里的 lamb 就相当于 add(x) ，lamb = lambda x : x+1 就相当于 add(x) 里的代码块。下面再写几个应用 lambda 的小例子：

>>> lamb = lambda x,y : x + y

>>> lamb(1,2)

3

>>> lamb1 = lambda x : x ** 2

>>> lamb1(5)

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由上面的例子我们可以总结一下 lambda 函数的具体使用方法：lambda 后面直接跟变量，变脸后面是冒号，冒号后面是表达式，表达式的计算结果就是本函数的返回值。

在这里有一点需要提醒的是，虽然 lambda 函数可以接收任意多的参数并且返回单个表达式的值，但是 lambda 函数不能包含命令且包含的表达式不能超过一个。如果你需要更多复杂的东西，你应该去定义一个函数。

lambda 作为一个只有一行的函数，在你具体的编程实践中可以选择使用，虽然在性能上没什么提升，但是看着舒服呀。

map 函数

我们在上面讲 lambda 的时候用的例子，其实 map 也可以实现，请看下面的操作：

>>> numbers = [0,1,2,3,4]

>>> map(add,numbers)

[1, 2, 3, 4, 5]

>>> map(lambda x: x + 1,numbers)

[1, 2, 3, 4, 5]

map 是 Python 的一个内置函数，它的基本格式是：map(func, seq)。

func 是一个函数对象，seq 是一个序列对象，在执行的时候，seq 中的每个元素按照从左到右的顺序依次被取出来，塞到 func 函数里面，并将 func 的返回值依次存到一个列表里。

对于 map 要主要理解以下几个点就好了：

1.对可迭代的对象中的每一个元素，依次使用 fun 的方法（其实本质上就是一个 for 循环）。

2.将所有的结果返回一个 map 对象，这个对象是个迭代器。

我们接下来做一个简单的小题目：将两个列表中的对应项加起来，把结果返回在一个列表里，我们用 map 来做，如果你做完了，请往下看：

>>> list1 = [1,2,3,4]

>>> list2 = [5,6,7,8]

>>> list(map(lambda x,y: x + y,list1,list2))

[6, 8, 10, 12]

你看上面，是不是很简单？其实这个还看不出 map 的方便来，因为用 for 同样也不麻烦，要是你有这样的想法的话，那么请看下面：

>>> list1 = [1,2,3,4]

>>> list2 = [5,6,7,8]

>>> list3 = [9,10,11,12]

>>> list(map(lambda x,y,z : x + y + z,list1,list2,list3))

[15, 18, 21, 24]

你看三个呢？是不是用 for 的话就稍显麻烦了？那么我们在想如果是 四个，五个乃至更多呢？这就显示出 map 的简洁优雅了，并且 map 还不和 lambda 一样对性能没有什么提高，map 在性能上的优势也是杠杠的。

filter 函数

filter 翻译过来的意思是 “过滤器”，在 Python 中，它也确实是起到的是过滤器的作用。这个解释起来略微麻烦，还是直接上代码的好，在代码中体会用法是我在所有的文章里一直在体现的：

>>> numbers = range(-4,4)

>>> list(filter(lambda x: x > 0,numbers))

[1, 2, 3]

上面的例子其实和下面的代码是等价的：

>>> [x for x in numbers if x > 0]

[1, 2, 3]

然后我们再来写一个例子体会一下：

>>> list(filter(lambda x: x != 'o','Rocky0429'))

['R', 'c', 'k', 'y', '0', '4', '2', '9']

reduce 函数

我在之前的文章中很多次都说过，我的代码都是用 Python3 版本的。在 Python3 中，reduce 函数被放到 functools 模块里，在 Python2 中还是在全局命名空间。

同样我先用一个例子来跑一下，我们来看看怎么用：

>>> reduce(lambda x,y: x+y,[1,2,3,4])

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reduce 函数的第一个参数是一个函数，第二个参数是序列类型的对象，将函数按照从左到右的顺序作用在序列上。如果你还不理解的话，我们下面可以对比一下它和 map 的区别：

>>> list1 = [1,2,3,4]

>>> list2 = [5,6,7,8]

>>> list(map(lambda x,y: x + y,list1,list2))

[6, 8, 10, 12]

对比上面的两个例子，就知道两者的区别，map 相当于是上下运算的，而 reduce 是从左到右逐个元素进行运算。

写在之后

至此，我在上面介绍了四个函数，这些函数不仅使得代码更加的简单，而且在 Python3 中也优化了它们的性能。所以如果你喜欢的话，尽可以放心大胆的使用。

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