很多语言都提供了对参数或变量进行处理的机制，作为灵活的python，提供了一些针对函数处理的特殊方法filter(function, sequence)： 对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为true的item组成一个list/string/tuplemap(function, sequence) ： 对sequence中的item依次执行function(item)，见执行结果组成一个listreduce(function, sequence, starting_value)： 对sequence中的item顺序迭代调用functionsum(sequence): 对集合中的元素进行累加
下面针对上面的描述写一个简单的小例子：
代码如下:
__author__ = ‘administrator’
from functools import reduce
#主要用来掩饰map可以将某个序列中的元素传递给某个特殊的函数来处理def map_demo(): #定义一个将字母转换成大写的函数 def to_upper(ch): return str(ch).upper()
#对给定字符串中的每个字母应用to_upper函数 print(list(map(to_upper, “asdfasdfuasdlaksdjf”.split())))
#主要使用一个基于布尔值得函数对元素进行过滤def filter_demo(): def is_alnum(ch): return ch.isalnum()
#!se会被过滤掉 test_list = [‘sdas’, ‘123d’, ‘!se’, ‘孙阿斯蒂芬’] #基于具体函数 print(list(filter(is_alnum, test_list))) #基于列表推导 print(list(x for x in test_list if x.isalnum())) #基于匿名函数 print(list(filter(lambda x: x.isalnum(), test_list)))
#reduce的主要功能是利用列表中的两个元素迭代调用某个函数，最后得到一个结果#在python3中要显示的添加 from functools import reduce#本例中运行的过程大致是先是1+2=3，利用3+4=7,7+4…….def reduce_demo(): print(reduce(lambda x, y: x + y, range(1, 10)))
#利用sum函数累加列表中的值def sum_demo(): print(sum(range(10)))
if __name__ == “__main__”: #map_demo() #filter_demo() #reduce_demo() sum_demo()