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理解 Python 中的 map、filter 和 zip
理解 Python 中的 map、filter 和 zip
理解 Python 中的 map、filter 和 zip
本文的目的是了解 Python 内置函数 map()、filter() 和 zip() 的工作原理，以便您更高效地使用 Python 处理数据！
我将介绍这些功能的工作原理，并提供带有和不带有这些功能的用例进行比较。
理解这些函数的工作原理很重要，但读完本文后，你会发现一个更好的方法！它叫做“理解式” ，我在“Python 理解式入门”一文中对此进行了介绍。
地图
Python 的 map() 函数用于将函数应用于指定可迭代对象的所有元素并返回一个 map 对象。
map()将采用 2 个必需的位置参数。1.) 针对可迭代对象运行的函数。2.) 可迭代对象（即列表）。
map(func, [...])
预期输出将是map object具有记忆位置的。
让我们举个例子，将函数应用于square()一个整数列表。这里的目标是从原始numbers列表中获取一个平方数列表。
def square(number):
return number*number
numbers = [1,2,3,4,5]
没有 map()
def square(number):
return number*number
numbers = [1,2,3,4,5]
squared_numbers = []
for number in numbers:
squared = square(number)
squared_numbers.append(squared)
使用 map()
def square(number):
return number*number
numbers = [1,2,3,4,5]
squared_numbers = map(square, numbers)
我们的观察结果：
- 使用时
map()我们不需要创建一个在 for 循环中附加的空列表。 - 我们不需要使用
square()括号作为函数参数，因为map()会为我们调用函数，我们只需传递函数对象。 map()square()将针对中的每个项目运行numbers。
筛选
Python 的 filter() 函数检查可迭代对象中每个元素的条件，并返回仅包含符合给定条件的元素的过滤数据结构。
filter()将采用 2 个必需的位置参数。1.) 针对可迭代对象运行的函数。2.) 可迭代对象（即列表）。
filter(func, [...])
传递给的函数filter()必须返回布尔值（True或False）
预期输出将是filter object具有记忆位置的。
让我们举个例子，将函数应用于even()一个整数列表。这里的目标是获取一个只包含偶数的列表。
def even(number):
if (number % 2) == 0:
return True
return False
numbers = [1,2,3,4,5]
不使用过滤器()
def even(number):
if (number % 2) == 0:
return True
return False
numbers = [1,2,3,4,5]
even_numbers = []
for number in numbers:
if even(number):
even_numbers.append(number)
使用 filter()
def even(number):
if (number % 2) == 0:
return True
return False
numbers = [1,2,3,4,5]
even_numbers = filter(even, numbers)
我们的观察结果：
- 使用时
filter()我们不需要创建一个在 for 循环中附加的空列表。 - 我们不需要使用
even()括号作为函数参数，因为filter()会为我们调用函数，我们只需传递函数对象。 filter()even()将对中的每个项目运行numbers并删除返回的所有元素False。
拉链
Python 的 zip() 函数将具有匹配索引的两个列表的元素组合成一个可交互的元组。
zip()将采用未定义数量的参数，其中每个参数都是可迭代的 zip。
zip([...], [...], [...], ...)
它的预期输出将是zip object包含每个可迭代的相同索引元素的元组以及内存位置。
让我们将上面的两个例子结合起来，创建一个偶数列表，其中包含它们各自的平方结果。
def even(number):
if (number % 2) == 0:
return True
return False
def square(number):
return number*number
numbers = [1,2,3,4,5]
even_numbers = filter(even, numbers)
even_numbers_squared = map(square, even_numbers)
不使用 zip()
...
even_numbers = [2,4]
even_numbers_squared = [4, 8]
combined = []
even_numbers_index = 0
for number in even_numbers:
squared = even_numbers_squared[even_numbers_index]
squared_tuple = (number, squared)
combined.append(squared_tuple)
使用 zip()
...
even_numbers = [2,4]
even_numbers_squared = [4, 8]
zipped_result = zip(even_numbers, even_numbers_squared)
我们的观察结果：
- 使用
zip()我们可以将来自多个列表的值与匹配的索引组合起来，而无需创建缓冲区列表或使用 for 循环进行迭代。
结论
因此希望通过本文你能基本了解这些函数的工作原理、它们为什么有用以及它们如何帮助你编写更高效、更易读的 Python 代码！
理解这些函数的工作原理很重要，但读完本文后，你会发现一个更好的方法！它叫做“理解式” ，我在“Python 理解式入门”一文中对此进行了介绍。
文章来源：https://dev.to/codespent/understanding-map-filter-and-zip-in-python-3ifn