如何在Python 3中使用过滤器、映射和精简

Question

如何在Python 3中使用过滤器、映射和精简

filter, map，和reduce在Python 2中很好地工作。下面是一个例子：

>>> def f(x):
        return x % 2 != 0 and x % 3 != 0>>> filter(f, range(2, 25))[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]>>> def cube(x):
        return x*x*x>>> map(cube, range(1, 11))[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]>>> def add(x,y):
        return x+y>>> reduce(add, range(1, 11))55

但是在Python 3中，我收到以下输出：

>>> filter(f, range(2, 25))<filter object at 0x0000000002C14908>>>> map(cube, range(1, 11))
<map object at 0x0000000002C82B70>>>> reduce(add, range(1, 11))Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#8>", line 1, in <module>
    reduce(add, range(1, 11))NameError: name 'reduce' is not defined

如果有人能向我解释这是为什么，我将不胜感激。

Answer 1

您可以在Python3.0的新特性是什么？..当你从2.x移到3.x时，你应该彻底阅读它，因为很多东西都变了。这里的全部答案是引用文档的话。视图和迭代器而不是列表一些著名的API不再返回列表：[...]map()和filter()返回迭代器。如果你真的需要一个清单，一个快速的解决办法是。list(map(...))但是更好的解决方法通常是使用列表理解(特别是当原始代码使用lambda时)，或者重写代码，这样它就根本不需要列表了。特别棘手的是map()为函数的副作用调用；正确的转换是使用常规的for循环(因为创建一个列表只是浪费)。[...]内建[...]移除reduce()..使用functools.reduce()如果您真的需要它，但是99%的时间是显式的for循环更易读。[...]

Answer 2

的功能map和filter被有意更改为返回迭代器，并从内置并放置在functools.reduce.所以，为了filter和map，你可以用list()像你以前一样看到结果。>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0...>>> list(filter(f, range(2, 25)))[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]>>> def cube(x): return x*x*x...>>> list(map(cube, range(1, 11)))[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]>>> import functools>>> def add(x,y): return x+y...>>> functools.reduce(add, range(1, 11))55>>>现在的建议是用生成器、表达式或列表理解替换对map和Filter的使用。例子：>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0...>>> [i for i in range(2, 25) if f(i)][5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]>>> def cube(x): return x*x*x...>>> [cube(i) for i in range(1, 11)][1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]>>>他们说循环是99%的时间容易读比减少，但我只坚持functools.reduce.99%的数字直接从Python3.0的新特性是什么？书名：Guido van Rossum.

Answer 3

作为对其他答案的补充，这听起来像是上下文管理器的一个很好的用例，它将把这些函数的名称重新映射到返回列表并引入的函数。reduce在全局命名空间中。快速实现可能如下所示：from contextlib import contextmanager     @contextmanagerdef noiters(*funcs):     if not funcs:          funcs = [map, filter, zip] # etc     from functools import reduce     globals()[reduce.__name__] = reduce    for func in funcs:         globals()[func.__name__] = lambda *ar, func = func, **kwar: list(func(*ar, **kwar))     try:         yield     finally:         del globals()[reduce.__name__]         for func in funcs: globals()[func.__name__] = func其用法如下所示：with noiters(map):     from operator import add    print(reduce(add, range(1, 20)))     print(map(int, ['1', '2']))其中的指纹：190[1, 2]只是我的两分钱：-)