Python中filter与reduce函数的核心用法解析

filter()函数的基本用法

一、filter（）

在Python提供的内建函数中，存在一个与map()功能相似但专门用于元素过滤的迭代函数，即filter()。该函数的标准原型定义为：filter(function, iterable)。

调用filter()后，其返回值是一个filter对象，并非直接的结果列表。开发者可以通过list()构造函数将其转换为列表，或者使用for循环遍历来获取具体内容。需要特别注意的是，传入的第一个参数（即function）的返回值必须是布尔类型：当返回值为真时保留该元素，为假时则将其过滤掉。

def is_even(x):
  return x%2==0
a=filter(is_even,[1,2,3,4,5,6])
print(a) 
#<filter object at 0x017FCF30>
print(list(a))
#[2, 4, 6]

接下来通过一个具体示例，来深入体会filter()函数的实际用法。

#过滤列表中的元素
def is_empty(s):
  return s.strip()!=''
print(list(filter(is_empty,['','\n','\t','aa']))) #['aa']

reduce()函数的累积操作原理

二、reduce()

reduce()函数的原型为reduce(function, sequence)，其主要作用是对序列中的元素执行累积操作。与map和filter不同，reduce()直接返回最终的计算结果，而不需要像前两者那样额外转换为迭代对象或列表。

所谓的累积操作，是指将序列中的第1个和第2个元素传入function函数进行运算，得到的结果再与第3个元素进行运算，随后将新结果与第4个元素继续运算，依此类推，直到处理完所有元素。

下面通过一个具体的例子来说明所谓的累计操作是怎么样的。

注：reduce函数是存放再functiontools模块中的，使用前要导入

#函数功能是实现阶乘
from functools import reduce #导入reduce
print(reduce(lambda x,y:x*y,[1,2,3,4])
#输出是24

整个过程如下：

1、操作第1，2个元素，即1 * 2 得到2

2、操作1的结果和第3个元素，即 2 * 3 得到6

3、操做2的结果和第4个元素，即 6 * 4 得到24

4、返回24

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