map函数-一文读懂python的map、reduce函数

这篇文章讲的是Python的map、reduce两大函数。

这对兄弟是出现频率极高且相当实用的python函数，初学者会较难理解，看完本文你就能搞定它们喽！

01

map

map()方法会将一个函数映射到序列的每一个元素上，生成新序列，包含所有函数返回值。

也就是说序列里每一个元素都被当做x变量，放到一个函数f(x)里，其结果是f(x1)、f(x2)、f(x3)……组成的新序列。

如何使用map函数?

map(function_to_apply, list_of_inputs) 

注意：python3中 map函数返回的是迭代器

大多数时候，我们要把列表中所有元素一个个地传递给一个函数，并收集输出。

比方说：

items = [1, 2, 3, 4, 5] # 列表squared = []for i in items:    squared.append(i**2)

map函数可以让我们用一种简单而漂亮得多的方式来实现：

items = [1, 2, 3, 4, 5]squared = list(map(lambda x: x**2, items))

上面使用了匿名函数，也可以自定义函数：

items = [1, 2, 3, 4, 5]def f(x):    return x**2squared = list(map(f, items))

02

reduce

reduce相比map稍复杂点

reduce的工作过程是 ：在迭代序列的过程中，首先把 前两个元素（只能两个）传给 函数，函数加工后，然后把得到的结果和第三个元素作为两个参数传给函数参数， 函数加工后得到的结果又和第四个元素作为两个参数传给函数参数，依次类推。

reduce函数怎么用？

reduce(function, iterable[, initializer])

与map不同，reduce不可以直接使用，需要用from functools import reduce导入

比如说我要求10的阶乘，就可以用reduce做：

# 导入reducefrom functools import reduce # 定义函数def f(x,y):    return x*y# 定义序列，含1~10的元素items = range(1,11)# 使用reduce方法result = reduce(f,items)print(result)

END

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