基本上，lambdas以及map，reduce和filter為python提供了函數(shù)式編程能力。讓我們看看他們是什么。

• map： map函數(shù)采用 iterable（list，tuple，set）并將函數(shù)應(yīng)用于列表中的每個(gè)元素。讓我們看一個(gè)例子來(lái)看看它是如何工作的。

任務(wù)1：給定一個(gè)整數(shù)列表，編寫代碼，以方的所有數(shù)s在列表中。

            
              def func （num ）：
	“””
	對(duì)給定數(shù)字進(jìn)行平方的函數(shù)
	“””
	return num * num
 
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 
 
#map采用一個(gè)函數(shù)并應(yīng)用于 
＃列表中的每個(gè)元素
ans = list （map （func ，l ））
 
＃[1,4,9,16,25,36]
print(ans)

            
          

上面的代碼工作并執(zhí)行我們想要實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容，但我們可以使用lambda函數(shù)以更簡(jiǎn)潔的方式編寫它，而不是創(chuàng)建單獨(dú)的函數(shù)。讓我們稍微改變一下代碼，使其更簡(jiǎn)潔。

            
              l = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 
 
＃[1,4,9,16,25,36]
ans = list （map （lambda x ：x * x ，l ））
print(ans)


            
          

任務(wù)2：給定一個(gè)整數(shù)列表，編寫一個(gè)代碼來(lái)均數(shù)偶數(shù)，但將奇數(shù)數(shù)字排成一行。這里我們可以一起使用map和lambda，如下所示

            
              l = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
ans = list(map(lambda x: x ** 2 if x % 2 == 0 else x ** 3, l))
print(ans)

            
          

這總結(jié)了地圖的基本工作。我們來(lái)看看過(guò)濾器

• filter：它的工作原理類似于map函數(shù)。顧名思義，它用于根據(jù)特定條件過(guò)濾元素。不同之處在于它從列表中的元素創(chuàng)建滿足某些條件的新列表。讓我們看看它如何與一個(gè)例子一起工作。這些參數(shù)類似于地圖的參數(shù)。它需要一個(gè)謂詞函數(shù)和一個(gè)可迭代函數(shù)。

任務(wù)3：給定一個(gè)整數(shù)列表，編寫一個(gè)代碼，僅從列表中分隔偶數(shù)。

            
              l = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
 
＃只保留滿足謂詞功能的列表元素
ans = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, l))
 
# [2, 4, 6]
print(ans)

            
          

• reduce：它繼續(xù)在列表中應(yīng)用函數(shù)，直到它返回單個(gè)值。讓我們通過(guò)一個(gè)例子來(lái)看看reduce的工作

任務(wù)4：給定一個(gè)整數(shù)列表，編寫一個(gè)代碼，返回通過(guò)乘以列表中的元素獲得的總值。

            
              from functools import reduce
 
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6]   
ans = reduce(lambda x, y: x * y, l)
print(ans)


            
          

筆記：

map和 filter返回一個(gè)map對(duì)象，而 reduce返回一個(gè)值。
我們必須從functools導(dǎo)入reduce，但map和filter可直接在builtins中使用