高阶函数

1、map

一般情况map()函数接收两个参数,一个函数(该函数接收一个参数),一个序列,将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并返回一个新的Iterator(迭代器)。 例如有这样一个list:[‘pYthon’, ‘jaVa’, ‘kOtlin’],现在要把list中每个元素首字母改为大写,其它的改为小写,可以这样操作:

>>> def f(s):
...    return s.title()
... 
>>> l = map(f, ['pYthon', 'jaVa', 'kOtlin'])
>>> list(l)
['Python', 'Java', 'Kotlin']

2、reduce

和map()用法类似,reduce把传入的函数作用在一个序列上,但传入的函数需要接收两个参数,传入函数的计算结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

例如有一个list,里边的元素都是字符串,要把它拼接成一个字符串:

>>> from functools import reduce
>>> def f(x, y):
...    return x + y
... 
>>> reduce(f, ['ab', 'c', 'de', 'f'])
'abcdef'

3、filter

filter()同样接收一个函数和一个序列,然后把传入的函数依次作用于序列的每个元素,如果传入的函数返回true则保留元素,否则丢弃,最终返回一个Iterator。

例如一个list中元素有纯字母、纯数字、字母数字组合的,我们要保留纯字母的:

>>> def f(s):
...    return s.isalpha()
... 
>>> l = filter(f, ['abc', 'xyz', '123kg', '666'])
>>> list(l)
['abc', 'xyz']

4、sorted

sorted()函数就是用来排序的,同时可以自己定义排序的规则。

>>> sorted([6, -2, 4, -1])
[-2, -1, 4, 6]

>>> sorted([6, -2, 4, -1], key=abs)
[-1, -2, 4, 6]

>>> sorted([6, -2, 4, -1], key=abs, reverse=True)
[6, 4, -2, -1]

>>> sorted(['Windows', 'iOS', 'Android'])
['Android', 'Windows', 'iOS']

>>> d = [('Tom', 170), ('Jim', 175), ('Andy', 168), ('Bob', 185)]
>>> def by_height(t):
...     return t[1]
... 
>>> sorted(d, key=by_height)
 [('Andy', 168), ('Tom', 170), ('Jim', 175),  ('Bob', 185)]

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