python reduce , map, filter

Expression oriented functions of Python provides are:

• map(aFunction, aSequence)
• filter(aFunction, aSequence)
• reduce(aFunction, aSequence)
• lambda
• list comprehension

filter函数的功能相当于过滤器。调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素；返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列。
filter函数python代码实现：

def filter(bool_func,seq):
    filtered_seq = []
    for eachItem in seq:
        if bool_func(eachItem):
            filtered_seq.append(eachItem)
    return filtered_seq

>>> a=[2,3,1,5]
>>> def isOne(number=1):
...     if number > 1:
...             return True
...
>>> filter(isOne, a)
[2, 3, 5]
>>>

如果filter参数值为None，list参数中所有为假的元素都将被删除。如下所示：

>>>a=[0,1,2,3,4,5,6,7]
b=filter(None, a)
>>>print b
>>>[1,2,3,4,5,6,7]

map函数func作用于给定序列的每个元素，并用一个列表来提供返回值。
map函数python实现代码：

def map(func,seq):
    mapped_seq = []
    for eachItem in seq:
        mapped_seq.append(func(eachItem))
    return mapped_seq

>>>a=[1,2,3,4,5,6,7]
>>>map(lambda x:x+3, a)
>>>[3,4,5,6,7,8,9,10]

reduce函数，func为二元函数，将func作用于seq序列的元素，每次携带一对（先前的结果以及下一个序列的元素），连续的将现有的结果和下一个值作用在获得的随后的结果上，最后减少我们的序列为一个单一的返回值。
reduct函数python代码实现：

def reduce(bin_func,seq,initial=None):
    lseq = list(seq)
    if initial is None:
        res = lseq.pop(0)
    else:
        res = initial
    for eachItem in lseq:
        res = bin_func(res,eachItem)
    return res

>>> li = [1,2,3,4,5]
>>> def reduce_func(li, lis):
...     return li + lis
...
>>> reduce(reduce_func, li)
15
>>>