摘要：在本文中，您將學習Python中的三個令人印象深刻的函數，即map（），filter和reduce（）。
Python提供了許多預定義的內置函數，最終用戶可以通過調用它們來使用它們。這些功能不僅簡化了程序員的工作，而且創建了標准的編碼環境。在本文中，您將學習Python中的三個令人印象深刻的函數，即map（），filter和reduce（）。
在繼續之前，讓我們看一下內容：
- 什么是Python中的map，filter和reduce函數？
- 在以下范圍內使用用戶定義的函數和lambda函數：
- map（）函數
- filter（）函數
- reduce（）函數
- 一起使用map（），filter（）和reduce（）函數
- map（）中的filter（）
- filter（）中的map（）
- map（）和filter（）中帶有reduce（）
因此，讓我們開始吧。:)
什么是Python中的map（），filter（）和reduce（）函數？
如前所述，map（），filter（）和reduce（）是Python的內置函數。這些功能啟用了Python的功能編程方面。在函數式編程中，傳遞的參數是決定輸出的唯一因素。這些功能可以將任何其他功能用作參數，也可以提供給其他功能作為參數。現在讓我們更深入地研究這些功能。
map（）函數：
map（）函數是一種高階函數。如前所述，此函數將另一個函數與一個可迭代序列一起作為參數，並在將該函數應用於序列中存在的每個可迭代序列之后返回輸出。其語法如下：
句法：
地圖（函數，可迭代）
在此，函數定義了一個表達式，該表達式又應用於可迭代對象。map函數可以將用戶定義的函數以及lambda函數作為參數。
在以下范圍內使用用戶定義的函數和Lambda函數：
map（）中的用戶定義函數：
map（）函數可以將用戶定義的函數作為參數。這些功能的參數由用戶或程序員專門設置。例如：
例子：
def newfunc(a): return a*a x = map(newfunc, (1,2,3,4)) #x is the map object print(x) print(set(x))
輸出：
<位於0x00000284B9AEADD8的地圖對象> {16, 1, 4, 9}
如您所見，x是一個地圖對象。下一部分輸出顯示以newfunc（）作為參數的map函數，然后將a * a應用於所有可迭代對象。結果，所有可迭代變量的值將自身相乘並返回。
注意：輸出不是按可迭代的值的順序，因為我使用過set（）函數。您還可以使用list（）或tuple（）函數，例如：
例子：
def newfunc(a): return a*a x = map(newfunc, (1,2,3,4)) #x is the map object print(x) print(list(x))
輸出：
<位於0x00000284B9AEA940的地圖對象> [1, 4, 9, 16]
您還可以傳遞多個參數列表。例如：
例子：
def func(a, b): return a + b a = map(func, [2, 4, 5], [1,2,3]) print(a) print(tuple(a))
輸出：
<位於0x00000284B9BA1E80的地圖對象> (3, 6, 8)
現在讓我們看看如何在map（）函數中使用lambda函數。
map（）中的Lambda函數：
Lambda函數是具有任何名稱的函數。這些功能通常作為參數提供給其他功能。現在讓我們嘗試將lambda函數嵌入map（）函數中。考慮以下示例：
例子：
tup= (5, 7, 22, 97, 54, 62, 77, 23, 73, 61) newtuple = tuple(map(lambda x: x+3 , tup)) print(newtuple)
輸出：
(8, 10, 25, 100, 57, 65, 80, 26, 76, 64)
上面的輸出是將lambda表達式（x + 3）應用於元組中存在的每個項目的結果。
filter（）函數：
filter（）函數用於創建由值組成的輸出列表，該值針對該值返回true。它的語法如下：
句法：
過濾器（函數，可迭代）
就像map（）一樣，可以使用此函數，也可以將用戶定義的函數以及lambda函數用作參數。
例子：
def func(x): if x>=3: return x y = filter(func, (1,2,3,4)) print(y) print(list(y))
輸出：
<位於0x00000284B9BBCC50的過濾器對象> [3, 4]
如您所見，y是過濾器對象，並且列表是條件（x> = 3）正確的值的列表。
在filter（）中使用lambda：
用作參數的lambda函數實際上定義了要檢查的條件。例如：
例子：
y = filter(lambda x: (x>=3), (1,2,3,4)) print(list(y))
輸出：
[3，4]
上面的代碼產生的輸出與以前的函數相同。
reduce（）函數：
顧名思義，reduce（）函數將給定函數應用於可迭代對象並返回單個值。
該函數的語法如下：
句法：
減少（函數，可迭代）
此處的函數定義了需要將哪些表達式應用於可迭代對象。此功能需要從functools模塊導入。例如：
例子：
from functools import reduce reduce(lambda a,b: a+b,[23,21,45,98])
輸出： 187
在上面的示例中，reduce函數連續添加列表中存在的每個可迭代對象，並返回單個輸出。
Python中的map（），filter（）和reduce（）函數可以一起使用。
一起使用map（），filter（）和reduce（）函數：
執行此操作時，首先會解析內部函數，然后外部函數將對內部函數的輸出進行操作。
讓我們首先嘗試將filter（）函數作為參數傳遞給map（）函數。
在map（）中使用filter（）：
下面給出的代碼首先檢查條件（x> = 3）對於可迭代對象是否為真。然后，使用map（）函數映射輸出。
例子：
c = map(lambda x:x+x,filter(lambda x: (x>=3), (1,2,3,4))) print(list(c))
輸出： [6，8]
如果從給定的元組中濾除大於或等於3的整數，則結果為[3,4]。然后，如果使用（x + x）條件映射此條件，則將獲得[6,8]，即輸出。
在filter（）中使用map（）：
當您在filter（）函數中使用map（）函數時，可迭代對象首先由map函數進行操作，然后將filter（）的條件應用於它們。
例子：
c = filter(lambda x: (x>=3),map(lambda x:x+x, (1,2,3,4))) #lambda x: (x>=3) print(list(c))
輸出： [ 4、6、8 ]
在reduce（）中使用map（）和filter（）：
內部函數的輸出根據提供給reduce（）函數的條件而減少。
例子：
d = reduce(lambda x,y: x+y,map(lambda x:x+x,filter(lambda x: (x>=3), (1,2,3,4)))) print(d)
輸出： 14
輸出是[6,8]的結果，它是內部map（）和filter（）函數的結果。
到此為止，我們已經結束了有關map（），filter（）和Python中的reduce函數的文章的結尾。希望您已經清楚地了解了所有內容。確保盡可能多地練習並恢復經驗。
本文分享自華為雲社區《從零開始學python | 使用Python映射，過濾和縮減函數：所有您需要知道的》，原文作者：Yuchuan。