python之高階函式map reduce

l =for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:

print(l)

我們先看map。map()函式接收兩個引數，乙個是函式，乙個是iterable，map將傳入的函式依次作用到序列的每個元素，並把結果作為新的iterator返回。

舉例說明，比如我們有乙個函式f(x)=x2，要把這個函式作用在乙個list[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()實現如下：

map()傳入的第乙個引數是f，即函式物件本身。由於結果r是乙個iterator，iterator是惰性序列，因此通過list()函式讓它把整個序列都計算出來並返回乙個list。

你可能會想，不需要map()函式，寫乙個迴圈，也可以計算出結果：

的確可以，但是，從上面的迴圈**，能一眼看明白「把f(x)作用在list的每乙個元素並把結果生成乙個新的list」嗎？

所以，map()作為高階函式，事實上它把運算規則抽象了，因此，我們不但可以計算簡單的f(x)=x2，還可以計算任意複雜的函式，比如，把這個list所有數字轉為字串：

只需要一行**。

再看reduce的用法。reduce把乙個函式作用在乙個序列[x1, x2, x3, ...]上，這個函式必須接收兩個引數，reduce把結果繼續和序列的下乙個元素做累積計算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

當然求和運算可以直接用python內建函式sum()，沒必要動用reduce。

但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]變換成整數13579，reduce就可以派上用場：

這個例子本身沒多大用處，但是，如果考慮到字串str也是乙個序列，對上面的例子稍加改動，配合map()，我們就可以寫出把str轉換為int的函式：

還可以用lambda函式進一步簡化成：

from functools import

reduce
digits = 
defchar2num(s):
return
digits[s]
defstr2int(s):
return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))

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