reduce，map,filter 的用法

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