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reduce,map,filter 的用法

时间:2019-09-12 23:54:05      阅读:145      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:处理   用法   计算   筛选   使用   int   子集   保留   map   

# filter用法 (对每一个数据进行筛选,满足条件的就保留)
# 1,filter(功能函数,容器类型数据)
# 2,过滤出来是一个地址,用list,或tuple进行包装
# 3,过滤出来的是原容器类型数据的子集

# reduce用法 (对所有数据进行处理的一个结果)
# 1,reduce(功能函数,容器类型数据) 注意:功能函数一般是两个参数
# 2,所有数据进行结合的一个结果

# map用法 (对每一个数据进行处理,处理后数据长度与原容器长度一样)
# 1,map(功能函数,容器类型数据)
# 2,得到的数据长度与原数据长度相同

# 使用reduce计算1-100的和
# 使用filter过滤年龄大于20的数据
# my_list = [{‘name‘: ‘李四‘, ‘age‘:24}, {‘name‘:‘王五‘,‘age‘:12}, {‘name‘:‘赵六‘,‘age‘:32}]
#
# print(reduce(lambda x, y: x+y, [i for i in range(1, 101)]))
# print(list(filter(lambda x: x[‘age‘] > 20, my_list)))

reduce,map,filter 的用法

标签:处理   用法   计算   筛选   使用   int   子集   保留   map   

原文地址:https://www.cnblogs.com/wjun0/p/11515364.html

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