用乙個簡單的例子來理解python高階函式

用乙個簡單的例子來理解python高階函式

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最近在用mailx傳送郵件, 寫法大致如下.

echo 'body'|mailx -s 'title' '[email protected],[email protected]'

不知什麼原因, 在一台機器上只要mailto中包含空格, 郵件就傳送不出去. 所以需要對收件人做規範化處理, 即去除空格, 去除多餘的逗號.

這個處理過程使用到了map()和reduce(), 使用情形很簡單, 更有助於理解這兩個函式的作用.

#

原始的mailto
mailtostr='
,[email protected] ,, [email protected],[email protected],'#
該字串中, 有空郵箱位址, 還有郵箱前後帶空格
#step 1: 先轉換成list
mailto=mailtostr.split(','
)#結果為, ['', '[email protected] ', '', ' [email protected]', '[email protected]', '']
#step 2：對list中元素做trim
mailto=map(lambda
x: x.strip(),mailto)
#結果為, ['', '[email protected]', '', '[email protected]', '[email protected]', '']
#def
exceptempty(x,y):
if x==''
:        
return
y    
elif y==''
:        
return
x    
else
:        
return x+'
,'+y
mailtostr=reduce(exceptempty,mailto)
#mailtostr的結果是 '[email protected],[email protected],[email protected]'

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總結一下 map/reduce/zip/filter幾個高階函式的作用

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map()函式, 我們需要提供2個引數, 第1個是lambda表示式或函式, 第2個引數是個list,

map()的作用是, 將list中的每個元素, 帶到lambda表示式中求值, 最後再組成乙個list.

比如,map(lambda x: x.strip(),['[email protected]', '[email protected]']), 對每個元素都做了trim

reduce()函式, 我們需要提供2個引數, 第1個是lambda表示式或函式, 第2個引數是個list,

reduce()作用是, 將list中的相連的兩個元素, 帶入到lambda表示式中做"遞迴"求值, 最後生成乙個scalar值.

zip()的作用是, 將兩個list中的元素進行編織mesh.

zip([1,2,3],['a','b'])

#結果為[(1, 'a'), (2, 'b')]

filter()的作用是很直觀, 對於給定的list, 按照我們設定的lambda表示式條件, 過濾掉不符合的元素.

filter(lambda x: x>0, [-1,0,1,2])

#結果為[1,2]

補充一點, lambda 表示式, 冒號後為乙個表示式, 不是 `return` 語句.

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