Python函数式编程之map() reduce()

本文主要是介绍Python函数式编程之map() reduce()，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

map

Python函数式编程之map使用（一个seq）

# 使用map
print map( lambda x: x%3, range(6) )  # [0, 1, 2, 0, 1, 2]#使用列表解析
print [x%3 for x in range(6)]  # [0, 1, 2, 0, 1, 2]

Python函数式编程之map使用（多个seq）

print map( lambda x, y: x * y, [1, 2, 3], [4, 5, 6] )  # [4, 10, 18]

Python函数式编程之map使用（多个seq）

print map( lambda x, y: ( x * y, x + y), [1, 2, 3], [4, 5, 6] )  # [(4, 5), (10, 7), (18, 9)]

Python函数式编程之map使用（func为None）

print map( None, [1, 2, 3], [4, 5, 6] )  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]print zip( [1, 2, 3], [4, 5, 6] )  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

reduce

Python函数式编程之reduce使用

n = 5
print reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1))  # 120

m = 2
n = 5
print reduce( lambda x, y: x * y, range( 1, n + 1 ), m )  # 240

这篇关于Python函数式编程之map() reduce()的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---