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Python編程技巧：如何用Map, Filter, Reduce代替For循環(huán)？（python map和filter）

科研百科 2023年4月24日下午6:22 184

你是否有過這樣的經(jīng)歷，你查看自己寫的代碼并看到滿眼的 for 循環(huán)？你發(fā)現(xiàn)你必須斜著你的眼睛，并將腦袋前傾到你的顯示器，以看得更清楚。

反正我有過這樣的經(jīng)歷。

for 循環(huán)就像是一把瑞士軍刀，它可以解決很多問題，但是，當(dāng)你需要掃視代碼，快速搞清楚代碼所做的事情時(shí)，它們可能會(huì)讓人不知所措。

map、filter 和 reduce 這三種技術(shù)可以提供描述迭代原因的函數(shù)替代方案，以便避免過多的 for 循環(huán)。我之前在 JavaScript 中寫過這些技術(shù)的入門文章，但是它們?cè)?Python 中的實(shí)現(xiàn)略有不同。

我們將簡(jiǎn)要介紹這三種技術(shù)，主要介紹它們?cè)?JavaScript 和 Python 中的語(yǔ)法差異，然后給出如何轉(zhuǎn)換 for 循環(huán)的示例。

什么是 Map、Filter 和 Reduce？

回顧我以前編寫的代碼，我意識(shí)到 95% 的時(shí)間都花在遍歷字符串或數(shù)組上。在這種情況下，我會(huì)執(zhí)行以下操作之一：將一系列語(yǔ)句映射到每個(gè)值，篩選滿足特定條件的值，或?qū)?shù)據(jù)集減少為單個(gè)聚合值。

有了這種洞察力，你就可以識(shí)別和實(shí)現(xiàn)這三種方法，即循環(huán)遍歷通常屬于這三種功能類別之一：

Map：對(duì)每個(gè)項(xiàng)應(yīng)用相同的步驟集，存儲(chǔ)結(jié)果
Filter：應(yīng)用驗(yàn)證條件，存儲(chǔ)計(jì)算結(jié)果為 True 的項(xiàng)
Reduce：返回一個(gè)從元素傳遞到元素的值

為什么 Python Map/Filter/Reduce 會(huì)不一樣？

在 Python 中，這三種技術(shù)作為函數(shù)存在，而不是數(shù)組或字符串類的方法。這意味著，你將編寫 map(function, my_list)，而不是編寫 my_array.map（function）。

此外，每個(gè)技術(shù)都需要傳遞一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)將執(zhí)行每個(gè)項(xiàng)目。通常，該函數(shù)是作為匿名函數(shù)（在 JavaScript 中稱為 arrow 頭函數(shù)）編寫的。但是，在 Python 中，你經(jīng)常看到被使用的是 lambda 表達(dá)式。

lambda 表達(dá)式和 arrow 函數(shù)之間的語(yǔ)法實(shí)際上非常相似。將 => 替換為：并確保使用關(guān)鍵字 lambda，其余的幾乎相同。

// JavaScript Arrow Functionconst square = number => number * number;

// Python Lambda Expressionsquare = lambda number: number * number

arrow 函數(shù)和 lambda 表達(dá)式之間的一個(gè)關(guān)鍵區(qū)別是，arrow 函數(shù)能夠通過多個(gè)語(yǔ)句擴(kuò)展成完整的函數(shù)，而 lambda 表達(dá)式僅限于返回的單個(gè)表達(dá)式。因此，在使用 map、filter或 reduce時(shí)，如果需要對(duì)每個(gè)項(xiàng)執(zhí)行多個(gè)操作，請(qǐng)先定義函數(shù)，然后再包含它。

def inefficientSquare(number):

result = number * number

return result

map(inefficientSquare, my_list)

替換 for 循環(huán)

好了，下面來(lái)點(diǎn)好東西。下面是三個(gè)常見的 for 循環(huán)示例，它們將被 map、filter 和 reduce 替換。我們的編程目標(biāo)：計(jì)算列表中奇數(shù)平方和。

首先，使用基本的 for 循環(huán)示例。注意：下面的代碼純粹是為了演示，即使沒有 map/filter/reduce 也有改進(jìn)空間。

numbers = [1,2,3,4,5,6]

odd_numbers =

squared_odd_numbers =

total = 0

# filter for odd numbers

for number in numbers:

if number % 2 == 1:

odd_numbers.append(number)

# square all odd numbers

for number in odd_numbers:

squared_odd_numbers.append(number * number)

# calculate total

for number in squared_odd_numbers:

total = number

# calculate average

讓我們將每個(gè)步驟轉(zhuǎn)換為這三個(gè)函數(shù)的其中之一：

from functools import reduce

numbers = [1,2,3,4,5,6]

odd_numbers = filter(lambda n: n % 2 == 1, numbers)

squared_odd_numbers = map(lambda n: n * n, odd_numbers)

total = reduce(lambda acc, n: acc n, squared_odd_numbers)

有幾個(gè)重要的語(yǔ)法要點(diǎn)要強(qiáng)調(diào)。