Python进阶必看！掌握map(), filter(), reduce()等高阶函数，告别循环地狱！轻松实现数据处理和转换，代码更简洁高效。函数式编程范式加持，模块化设计提升代码可读性！云原生时代，玩转Python，你就是DevOps大神！
译自：Level Up Your Python: Higher-Order Functions Explained
作者：Jessica Wachtel
在 Python，以及像 JavaScript 和 Ruby 这样的语言中，高阶函数如 map(), filter() 和 reduce() 被用于处理和转换数据。它们可以在不需要显式循环的情况下对数据进行灵活的操作。高阶函数对其他函数进行操作——或者将函数作为参数，或者在某些情况下，返回函数作为结果。最终的结果是清晰、简洁、可读和模块化的代码。
虽然高阶函数通常与 函数式编程 范式相关联，但采用函数式编程风格并不是使用 map(), filter() 或 reduce() 的必要条件。这些函数可以被整合到任何应用程序结构中。map(), filter() 和 reduce() 不是唯一的高阶函数。任何函数，如果它接受一个函数作为参数或返回一个函数作为结果，都可以是一个高阶函数。
在这篇文章中，我们将探讨 map(), filter() 和 reduce() 函数，它们的基本语法，并提供一些简单的实现。
map()
当你需要对一个可迭代对象（如列表或元组）中的每个项目应用一个特定的操作或转换，并返回一个新的可迭代对象（通常是一个 map 对象）作为结果时，可以使用 map() 函数。
基本语法：
map(function, iterable)
map() 在执行诸如将数据从一种形式转换为另一种形式的任务时特别有用，例如将字符串转换为整数或更改日期格式。
#original list
string_numbers = ["1", "2", "3", "4"]
#implementation of map()
int_numbers = map(int, string_numbers)
#transformed data
print(list(int_numbers))
输出：
[1, 2, 3, 4]
当你需要一个对单个元素进行操作的函数时，map() 也非常有用。你可以在 map() 中构建该功能，通过将其应用于可迭代对象的每个元素，从而消除对显式循环的需求。
#main action
def add_five(x):
return x + 5
#original list
numbers = [1, 2, 3]
#map() implementation
result = map(add_five, numbers)
#results
print(list(result))
输出：
[6, 7, 8]
filter()
filter() 基于函数中指定的条件过滤掉可迭代对象中的元素。它返回一个 filter 对象，可以将其转换为列表。
基本语法：
filter(function, iterable)
filter() 对于执行诸如从列表中删除不需要的元素之类的任务很有帮助。下面的示例从数字列表中删除 None：
#original list
data = [0, None, 1, 2, None, 3]
#implementatio of filter
filtered_data = filter(None, data)
#results
print(list(filtered_data))
输出：
[1, 2, 3]
你还可以根据条件过滤列表，例如提取偶数：
#condition
def is_even(x):
return x % 2 == 0
# original list
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# implementation of filter
even_numbers = filter(is_even, numbers)
#results
print(list(even_numbers))
输出：
[2, 4, 6]
reduce()
reduce() 可以说是最难掌握的高阶函数。虽然有一些更简单的实现，但更复杂的实现可能会变得非常具有挑战性。为了本文的目的，我们将专注于更简单的实现。
基本语法：
#import statement
from functools import reduce
reduce(function, iterable)
你将看到的 reduce() 最常见的例子是求一个数字列表的和。
# addition function
def add(x, y):
return x + y
#original list
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
#implementation of reduce
result = reduce(add, numbers)
#results
print(result)
输出：
[15]
reduce() 在查找列表中的最大值时也很有用：
# condition
def max_value(x, y):
return x if x > y else y
#original list
numbers = [10, 2, 33, 4, 7]
#implementation of reduce
result = reduce(max_value, numbers)
#results
print(result)
输出：
[33]
最后的思考
像 map(), filter() 和 reduce() 这样的高阶函数提供了强大的方法，可以用干净、简洁和可读的代码来处理和转换数据。这些函数可以帮助你抽象通用操作，减少对显式循环的需求，并提高代码的模块化程度。
