Python中重要的内建高阶函数

在Python中，filter、sorted、map 和 reduce 是一些内建的高阶函数，用于对可迭代对象进行过滤、排序、映射和累积操作。

filter 函数

语法：filter(function, iterable)
作用：用于过滤可迭代对象中的元素，返回一个由使得 function 返回 True 的元素所组成的迭代器。

示例：

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# 过滤出偶数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
result = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
print(list(result))  # 输出 [2, 4, 6, 8, 10]

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>>> def f(x) :
	return True if x % 2 == 0 else False

>>> number = [i for i in range(1, 10)]
>>> list(filter(f, number))
[2, 4, 6, 8]

sorted 函数

语法：sorted(iterable, key=key, reverse=reverse)
作用：对可迭代对象进行排序，返回一个新的已排序列表。

示例：

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# 对字符串列表按长度排序
words = ['apple', 'banana', 'kiwi', 'orange']
result = sorted(words, key=len)
print(result)  # 输出 ['kiwi', 'apple', 'banana', 'orange']

map 函数

语法：map(function, iterable, ...)
作用：对可迭代对象的每个元素应用一个函数，返回一个由应用函数后的结果组成的迭代器。

示例：

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# 对列表中的每个元素求平方
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
result = map(lambda x: x**2, numbers)
print(list(result))  # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]

reduce 函数

需要导入：from functools import reduce
语法：reduce(function, iterable[, initializer])
作用：对可迭代对象中的元素进行累积操作，返回一个单一的累积结果。

示例：

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from functools import reduce

# 计算列表中所有元素的乘积
numbers = [2, 3, 4, 5]
result = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(result)  # 输出 120 (2 * 3 * 4 * 5)