mapfilterreduce

# map
# map  : what why how
# http://devdocs.io/python~3.6/library/functions#map  官方文档
# 返回一个迭代器，该迭代器将函数应用到可迭代的每一项，从而产生结果
# 不用for循环，就能将序列中的数据一一映射到给定的处理函数，快速对一个序列的数据进行各种操作
# 是代码更简单

map?
"""Init signature: map(self, /, *args, **kwargs)
Docstring:     
map(func, *iterables) --> map object
函数用--------------------> 返回的map对象
"""

num = [1,3,5,7,9]
# for 循环
new_num = []
for i in num:
    y = i + 1
    new_num.append(y)
print(new_num)

[2, 4, 6, 8, 10]

# map
def add(x):
    return(x+1)

map(add, num)

list(map(add, num))

[2, 4, 6, 8, 10]

# 字符串处理
str_list = ['lilei', 'coop', 'hanmei']

def change(s:str):
    return s.capitalize()

list(map(change, str_list))

['Lilei', 'Coop', 'Hanmei']

# filter
# 从可迭代的元素中构造一个迭代器，函数返回true，iterable可以是一个序列，一个支持迭代的容器
# 或者一个迭代器，如果函数为None，则假定表示函数为false，即false的所有元素都被删除
# 不用for循环，就能将序列中数据一一映射到给定的处理函数，函数中添加了真假判断，True则返回
# 相应的数据，最终得到筛选后的序列，使得代码更简单

my_list = [11,22,33,44,55,343,66,77]
new_list = []
for i in my_list:
    if 20 < i < 60:
        new_list.append(i)
print(new_list)

[22, 33, 44, 55]

# filter   首先是构造一个过滤田间的函数，然后才能使用filter
def choose(x):
    if 20 < x < 50:
        return True

def choose1(y):
    return 20< y < 50

filter(choose, my_list)
list(filter(choose, my_list))

[22, 33, 44]

# 字符串处理
str_list = ['lilei','coop','coop2','hanmemei','china']

import re

def coop(s:str):
    return re.search('coop', s)
filter(coop, str_list)
list(filter(coop, str_list))

['coop', 'coop2']

# reduce  处理数字列表的连乘， 累加
# 将两个
from functools import reduce
num = [1,3,5,7,9]

sum = 0
for i in num:
    sum += i
print(sum)

sum = 1
for i in num:
    sum *= i
print(sum)

# 定义函数
def sum(x, y):
    return x + y
def cheng(x, y):
    return x * y
reduce(sum, num)

reduce(cheng, num)

文章标题：mapfilterreduce
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