Python map, filter, reduce 函数的注意事项

介绍

注意：本文所说的 python 都是指 python3，python2 已不再被支持 :)

map(), filter() 以及 reduce() 是 Python 中与函数式编程相关的三个函数，可以对可迭代序列做映射，过滤以及累积。熟练使用这三个函数可以提升编码速度，并且感受到函数式编程的一些思想。但是在使用过程中需要注意一些事项

TL;DR

1. from functools import reduce.
2. 返回对象，map, filter 返回可迭代对象，对象操作是惰性的

使用方法

map 与 filter 做为内置函数，可以直接使用，如：

a = [1,2,3]
b = list(map(lambda x: x+1, a))
c = list(filter(lambda x : x % 2 == 0, a))
print(b)
print(c)

# output
# [2, 3, 4]
# [2]

而 reduce() 函数的使用则需要从 functools 包中导入, 如：

from functools import reduce

a = [1, 2, 3, 4]
reduce(lambda x, y : x+y, a)

# output
# 10

同时，reduce() 中传入的函数的参数数量为两个。

返回值

reduce 返回累积后的值，而 map 与 filter 返回的是可迭代的对象，分别为 map object 和 filter object。

a = [1, 2, 3]

b = map(lambda x: x + 1, a)
print(b)

c = filter(lambda x: x % 2 != 0, a)
print(c)

# output:
# <map object at 0xXXXXX>
# <filter object at 0xXXXXXXX>

map, filter 传入的函数，只有在返回的可迭代对象被消费时才会实际调用，即惰性求值

def test(a):
    print("evaluation")
    return a + 1

a = [1, 2, 3]

b = map(test, a)
print("not evaluation")
print(list(b)) # evaluation here because of list()

# output:
# not evaluation
# evaluation
# evaluation
# evaluation
# [2, 3, 4]

由于返回的是一个可迭代对象，因此所有的值只能迭代一次，再次尝试迭代，将会返回一个空集，如：

a = [1, 2, 3]

a = [1, 2, 3]

b = map(lambda x : x + 1, a)
a = [1, 2, 3]

b = list(map(lambda x : x + 1, a))
print("First iteration") 
[print(i) for i in b]
print("Second iteration")
[print(i) for i in b]

# output:
# First iteration
# 2
# 3
# 4
# Second iteration

因此，在如果需要多次使用返回的迭代对象，可以通过调用 list() 方法将其转化为一个 list 对象，之后使用生成的 list 对象即可。

a = [1, 2, 3]

b = list(map(lambda x : x + 1, a))
print("First iteration") 
[print(i) for i in b]
print("Second iteration")
[print(i) for i in b]

# output:
# First iteration
# 2
# 3
# 4
# Second iteration
# 2
# 3
# 4