Python reduce / map / filter 函式區別 - Python零基礎入門教程

阿新 • • 發佈：2021-06-21

一.map 函式
二.reduce 函式
三.filter 函式
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Python 中 reduce / map / filter 三個函式很容易搞混淆，雖然利用函式對迭代器或者序列中的元素操作，但是適用的場景卻各不相同；

一.map 函式

map 函式特點：對可迭代器或者序列中的每個元素進行相同的操作（例如每個元素+1 等等），並返回迭代器或者列表，示例如下：

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿說程式設計
@Blog(個人部落格地址): www.codersrc.com
@File:Python reduce / map / filter 函式區別.py
@Time:2021/05/18 07:37
@Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程式人生的精彩需要堅持不懈地積累！

"""

def func1(x):
    # 將每一個元素計算平方值
    print("x=%d x*x=%d"%(x,x*x))
    return x*x

if __name__ == "__main__":
    list1 = [1,2,3,4,5]
    #方法一：
    value = map(func1,list1) #返回map物件，可以強制轉為list列表
    print(list(value))

    print("***"*20)
    #方法二：
    value = map(lambda x:x*x, list1)  #返回map物件，可以強制轉為list列表
    print(list(value))


'''
輸出結果：

x=1 x*x=1
x=2 x*x=4
x=3 x*x=9
x=4 x*x=16
x=5 x*x=25
[1, 4, 9, 16, 25]
************************************************************
[1, 4, 9, 16, 25]
'''

值得注意的是：map 函式返回值是迭代器，注意返回的結果只能迭代一次，如果需要多次使用請提前儲存結果並處理，例如：

def func1(x):
    # 將每一個元素計算平方值
    # print("x=%d x*x=%d"%(x,x*x))
    return x*x

if __name__ == "__main__":
    list1 = [1,2,3,4,5]
    value = map(func1,list1) #返回map物件，可以強制轉為list列表
    print(list(value))
    print(list(value))

'''
輸出：

[1, 4, 9, 16, 25]
[]
'''

很懵逼是不是？明明沒什麼錯誤，為什麼第二次輸出就是空列表呢？因為 map 函式返回的迭代器只能迭代一次，解決辦法：在獲取結果的時候強轉為 list 列表即可,例項如下：

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
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@Time:2021/05/18 07:37
@Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程式人生的精彩需要堅持不懈地積累！

"""

def func1(x):
    # 將每一個元素計算平方值
    # print("x=%d x*x=%d"%(x,x*x))
    return x*x

if __name__ == "__main__":
    list1 = [1,2,3,4,5]
    value = list(map(func1,list1)) #返回map物件，可以強制轉為list列表
    print(list(value))
    print(list(value))

'''
輸出：

[1, 4, 9, 16, 25]
[1, 4, 9, 16, 25]
'''

二.reduce 函式

reduce 函式特點：從左到右對一個序列的項累計地應用有兩個引數的函式，以此合併序列到一個單一值（例如累加或累乘列表元素等等），返回最終的計算結果，是一個值，示例如下：

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
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@Blog(個人部落格地址): www.codersrc.com
@File:Python reduce / map / filter 函式區別.py
@Time:2021/05/18 07:37
@Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程式人生的精彩需要堅持不懈地積累！

"""

#python3在使用reduce函式時需要匯入模組

from functools import reduce # 匯入模組

def func1(x,y):
    # 把上一次計算的結果作為下一次的計算的輸入
    print("x=%d y=%d x*y=%d"%(x,y,x*y))
    return x*y

if __name__ == "__main__":
    list1 = [1,2,3,4,5]
    #方法一：
    value = reduce(func1,list1) #等價 1*2*3*4*5 = 120
    print(value)
    print(type(value))

    print("***"*20)
    #方法二：
    value = reduce(lambda x,y:x*y, list1)  # 等價 1*2*3*4*5 = 120
    print(value)
    print(type(value))

'''
輸出結果：

x=1 y=2 x*y=2
x=2 y=3 x*y=6
x=6 y=4 x*y=24
x=24 y=5 x*y=120
120
<class 'int'>
************************************************************
120
<class 'int'>
'''

三.filter 函式

filter 函式特點：對可迭代物件中的元素按照特定的條件進行篩選（例如篩選列表中所有的偶數等等），示例如下：

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿說程式設計
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@File:Python reduce / map / filter 函式區別.py
@Time:2021/05/18 07:37
@Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程式人生的精彩需要堅持不懈地積累！

"""


lis=[0,1,2,3,4,5,6]

#定義篩選偶數的普通函式
def func4(x):
    return x%2==0

#第一種使用filter函式的方式---lambda
res5=filter(lambda x:x%2==0,lis)
print(list(res5))
print(list(res5))
print("***"*20)


#第二種使用filter函式的方式---普通函式二
res7=filter(func4,lis)
print(list(res7))
print(list(res7))

'''
輸出結果：

[0, 2, 4, 6]
[]
************************************************************
[0, 2, 4, 6]
[]
'''

懵逼？事實證明，filter 函式返回的結果也和 map 函式一樣，只能迭代一次，解決方案和 map 的解決方案一樣，在獲取結果的時候強轉為** list 列表** 即可；