王亟亟的Python学习之路（八）-函数式编程，map(),reduce(),filter()

王亟亟的Python学习之路（八）-函数式编程，map(),reduce(),filter()

首先在这里祝愿大家，新年快乐，工作顺利，BUG少少！！！

本来说是在春节假期内继续维持着写文章的进度，但是还是偷懒了几天（打了4天SC2哈哈哈）

今天上的是关于Python的文章，毕竟在亲戚家拜年，懒得插各类手机调试什么的，况且确实好久没有弄Python了，就写了，废话不多，开始正题！！

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函数式编程

函数是什么？

把复杂的操作化为简单的函数分解成简单的操作，这种操作就是面向过程，也就是C这类的实现的大体概念。

函数式是什么？

函数没有变量，任意一个函数，只要输入是确定的，输出就是确定的，以函数作为最基础元件的编程叫做函数式编程（传统的函数式编程里没有变量的，而Python里有）

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在Python变量声明时不需要对变量类型定义像这样

a=123

而像java c这些是

int a =123 ;

Python中的变量也可以指向方法（函数，随你怎么叫了理解就行）

这里拿max方法作为例子

print('最大值函数 :', max([1, 2, 3, 100, 20]));

结果：
最大值函数 : 100

返回了最大值100，那么我们把函数指向一个对象试试

maxValue = max;
print('对象指向函数 最大值为:', maxValue(10, 20))

结果：
对象指向函数 最大值为: 20

那既然函数可以指向变量，那么函数也就可以当做参数传入另一个函数了吧？（猜测） 那我们来试试看！

这次拿绝对值函数abs来实验

c = abs

def testABS(a, b, c):
    return c(a) + b

print('测试函数结果:', testABS(-1, -9, c))

结果：
测试函数结果: -8

也就是1-9=-8，符合我们的设想，是可以传入一个函数的

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map()

map方法有2个参数，第一个参数为一个函数，第二个参数为一个Iterable（所以你传入(),[]什么的都行了）

每次的结果会单独生成，返回的新的Iterable对象的长度不会减少。

def testMAP(a):
    return a + a

print('返回的结果为:', list(map(testMAP, (1, 2, 3, 4, 5))))

结果：
返回的结果为: [2, 4, 6, 8, 10]

类似的实现，可以用一个循环操作，像这样

istValue = []
for x in [1, 2, 3, 4, 5, ]:
    listValue.append(testMAP(x))
print('返回的结果为:', listValue)

结果和上面的map效果是一样的

再贴个例子int list转字符串list

def toString(a):
    return str(a)


print('转换为字符串:', list(map(toString, [1, 2, 3, 4])))

结果：
转换为字符串: ['1', '2', '3', '4']

原Iterable对象里每个元素不会有任何关系，而reduce()函数恰恰相反

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reduce()

reduce也是传入两个参数第一个参数为一个函数，第二个参数为一个Iterable，但是和map的区别在于，他把结果继续和序列的下一个元素做累积计算。

def absAll(a, b):
    return abs(a) + abs(b)


print('返回所有值的绝对值的和', reduce(absAll, (-1, 2, -3, -10, 1)))

结果：
返回所有值的绝对值的和 17

流程就是
1+2=3
3+3=6
6+10=16
16+1=17

那我们把之前的toString操作结合进来(这次让他toInt)，计算各总和，像这样

# map reduce组合使用
def toInt(a):
    return int(a)


print('字符串转数字:', toInt("12"))
print('组合拳结果为:', reduce(absAll, list(map(toInt, ["1", "2", "3"]))))

结果：
字符串转数字: 12
组合拳结果为: 6

这样你的程序就可以变得更丰富，更易用。

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filter()

filter()函数也需要传入2个参数，第一参数为一个函数，第二个参数为一个序列。filter会遍历每个元素，然后根据第一个参数函数的逻辑判断当前元素True还是False,True就加到新的序列里，False就去掉。

我们看下例子：

def checkValue(a):
    return a - 5 > 0


print('判断是否>5', list(filter(checkValue, [1, 6, 9, 3])))

结果:
判断是否>5 [6, 9]

返回一个新序列，值为符合第一个函数逻辑的值。