Python中有很多函數式編程的方法,本文介紹的是最常見的幾個函數
注:本文基于python2.7。不同的版本可能會導致差異
Zip - 集資
標準格式zip(seq[, seq[, seq]])
舉個栗子:
a = (i for i in range(3))
b = [4,5,6]
c = (7,8,9)
abc = zip(a, b, c)
abc的結果為[(0, 4, 7), (1, 5, 8), (2, 6, 9)]
所以zip函數的作用已經很明顯了,它就好比abc三家集資,一家出一個.
那當c家很富,a家沒那么富怎么辦呢?
a = (i for i in range(2))
b = [4,5,6]
c = (7,8,9,10)
abc = zip(a,b,c)
abc三家集資的結果為[(0, 4, 7), (1, 5, 8)],說好的一家出一個,你家沒有了,那我也就不出了(你看,代碼也這么現實…)
之所以舉的栗子不全是list,就是想說明一個小的注意點,zip接受的都是具有迭代的屬性的參數(__iter__),這個后面會講
Filter - 審查
標準格式filter(func, seq)
舉個栗子:
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [7,8,9]
result = filter(lambdax: sum(x)>14, [a, b, c])
result為[[4, 5, 6], [7, 8, 9]]
現在有一個項目,但是這個項目要有個資產審查,要求資產滿足lambda標準的企業才有資格參加招標(func是一個bool類型的函數)
Map - 招標
標準格式map(func, seq[, seq[, seq]])
舉個栗子:
a = (i for i in range(3))
b = [4,5,6]
c = (7,8,9)
abc = map(lambdax,y,z: x+y+z, a, b, c)
abc的結果為[11, 14, 17]
還是這個招標的項目lambda函數需要招三家(函數的參數個數)來參與這個項目,這個項目分前中后三期的投入.
假如abc三家幸運的入選,并且三家都已經準備好了三個階段的投入.所以前期a出0,b出4,c出7投入到lambda項目,項目前期返回收入11
依次類推,直到三家的投入全部結束,所以返還的收入就是[11, 14, 17]
假如c有錢(c = [7,8,9,10,11]),c說:老子有錢,我要追加投入. 那ab沒錢怎么辦?簡單!!ab就誠實的說:老子沒錢 就好了(a = [0,1,2,None,None], b = [4,5,6,None,None])
所以lambda項目就收到到這樣的投入[None,None,10], [None,None,11],這里要注意處理這些None,因為不小心他就會報NoneType的問題
a = (i for i in range(3))
b = [4,5,6]
c = (7,8,9,10,11)
abc = map(lambdax,y,z: str(x)+str(y)+str(z), a, b, c)
所以abc的結果為['047', '158', '269', 'NoneNone10', 'NoneNone11']
map接受的也都是具有迭代的屬性的參數
注意,當func為None的時候,map的功能就類似與zip了.說到底map也就是先集資(zip)再干事(func),func不存在的時候就剩集資(zip)了
Reduce - 二次投入
標準格式reduce(func, seq[, init])
舉個栗子:
a = (i for i in range(3))
result = reduce(lambdax,y: x+y, a)
result為3
reduce的工作流程為:
1.func(seq[0], seq[1]) ->seq的第一和第二元素應用到func
2.func(func(seq[0], seq[1]), seq[2]) ->上一步func的結果作為func的第一個參數,seq第三個參數作為func的第二個元素
……
n.func(...func(func(seq[0], seq[1]))...,seq[n]) ->上一步func的結果作為func的第一個參數,seq第n個參數作為func的第二個元素
下圖可以很好的說明這個過程:
以上是init不存在的時候,當init存在的時候,第一步的func的第一個參數為init,seq的第一個元素為func的第二參數,后面流程就一樣了
這就好比把第一階段的盈利當作二次投資的資本在進行投資。
結語
在python中函數式編程能很大程度上節約我們的開發時間,利用好了就會是自己的一大利器
文中提到的好比在可能會有不當,畢竟不是經濟專業的….海涵
That's all,Thank you
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