摘要：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！
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。
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：
pymap(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。
py#original liststring_numbers = ["1", "2", "3", "4"]#implementation of mapint_numbers = map(int, string_numbers)#transformed dataprint(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。
py#main actiondef add_five(x):return x + 5#original listnumbers = [1, 2, 3]#map implementationresult = map(add_five, numbers)#resultsprint(list(result))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：
pyfilter(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：
py#original listdata = [0, None, 1, 2, None, 3]#implementatio of filterfiltered_data = filter(None, data)#resultsprint(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：
py#conditiondef is_even(x):return x % 2 == 0# original listnumbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]# implementation of filtereven_numbers = filter(is_even, numbers)#resultsprint(list(even_numbers))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：
py#import statementfrom functools import reducereduce(function, iterable)你将看到的 reduce 最常见的例子是求一个数字列表的和。
py# addition functiondef add(x, y):return x + y#original listnumbers = [1, 2, 3, 4, 5]#implementation of reduceresult = reduce(add, numbers)#resultsprint(result)输出：
[15]reduce 在查找列表中的最大值时也很有用：
py# conditiondef max_value(x, y):return x if x > y else y#original listnumbers = [10, 2, 33, 4, 7]#implementation of reduceresult = reduce(max_value, numbers)#resultsprint(result)输出：
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。
来源：文文课堂
