map и filter
В Python есть три функции, которые значительно упрощают функциональный подход к программированию. Мы обсудим их и рассмотрим примеры использования.
Map
map применяет функцию ко всем элементам списка. Если коротко:
Сценарий использования
map(function_to_apply, list_of_inputs)Нам часто необходимо передать все элементы списка в функцию один за другим и собрать возвращаемые значения в новый список. К примеру:
items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = []
for i in items:
squared.append(i**2)map позволяет выполнить эту задачу элегантным способом:
items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, items))Зачастую с map используются анонимные функции, как в примере выше. Вместо списка входных данных можно также использовать список функций!
def multiply(x):
return (x*x)
def add(x):
return (x+x)
funcs = [multiply, add]
for i in range(5):
value = list(map(lambda x: x(i), funcs))
print(value)
# Вывод:
# [0, 0]
# [1, 2]
# [4, 4]
# [9, 6]
# [16, 8]Filter
Как можно догадаться по имени, filter возвращает список элементов, для которых заданная функция возвращает True. Вот простой и понятный пример:
filer уподобляется циклу, но он является встроенной функцией и работает быстрее.
Примечание: Если
mapиfilterне кажутся вам достаточно красивым решением, то вы всегда можете использовать абстракции списков/словарей/кортежей. Использование последних считается хорошим тоном, так как практически во всех случаях улучшает читаемость без потери функционала.
Reduce
Reduce весьма полезная функция для выполнения вычислений на списке и возвращения единственного результата. Она сворачивает список, применяя полученную в качестве аргумента функцию по очереди к последовательным парам элементов. Например, если мы хотим посчитать произведение всех элементов списка чисел.
Обычным решением этой задачи будет использования цикла for:
Теперь попробуем с reduce:
Last updated