几个重要的内置函数

1，

Python内建了map()和reduce()函数。

如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。

我们先看map。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()

代码如下：

1 def f(x):
2      return x * x
3 r = map(f,[1,2.3,4,5,6,7,8,9]) 
4 >>>list(r)
5 [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

map

map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。

你可能会想，不需要map()函数，写一个循环，也可以计算出结果：

1 l = []
2 for n in [1,2,3,4,5,6,7,8,9] :
3     l.append(f(n))
4 print(l)

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的确可以，但是，从上面的循环代码，能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list”吗？

所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：

1 >>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
2 [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘, ‘5‘, ‘6‘, ‘7‘, ‘8‘, ‘9‘]

结果

只需要一行代码。

2，再看reduce的用法

但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：

1 from functools import reduce
2 def fn(x,y):
3     return x * 10 + y
4 >>>reduce(fn(1,3,5,7,9))
5 13579

reduce内置函数

几个重要的内置函数

原文：https://www.cnblogs.com/nanjizhilian/p/10619825.html