Курс Python → Функции map, filter и reduce

Функции map(), filter() и reduce() являются важной частью функционального программирования в Python. Они позволяют выполнять операции над элементами итерируемых объектов более элегантным и компактным способом, чем при помощи циклов или списков.

Функция map() применяет заданную функцию ко всем элементам итерируемого объекта и возвращает итератор с результатами. Например, можно применить функцию str.upper() ко всем элементам списка строк для перевода их в верхний регистр.

Функция filter() также принимает функцию и итерируемый объект, но возвращает только те элементы, которые удовлетворяют определенному условию, заданному в функции. Например, можно отфильтровать список чисел, оставив только четные числа.

Функция reduce() отличается от map() и filter() тем, что не возвращает итератор, а одно конечное значение. Она применяет функцию к первым двум элементам, затем к результату и следующему элементу и так далее, пока не останется только одно значение. Например, можно использовать reduce() для вычисления суммы всех элементов списка.


# Пример использования функции map()
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared_numbers)

# Пример использования функции filter()
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers)

# Пример использования функции reduce()
from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
sum_of_numbers = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(sum_of_numbers)
Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Генерация случайных чисел в Python
  2. Метод enumerate() в Python
  3. Добавление Progressbar в Python
  4. Инициализация переменных
  5. Подсчет элементов с помощью Counter
  6. Enum в Python
  7. Генераторы и сеты в Python
  8. Итераторы в Python
  9. Определение индекса элемента списка
  10. Работа с Requests для HTTP-запросов
  11. SciPy: широкий функционал для математических операций
  12. Установка и использование pyshorteners
  13. Работа с deque из collections
  14. UserString в Python
  15. Добавление элемента в список.
  16. Метод сравнения объектов в Python
  17. Сортировка с помощью параметра key
  18. Оператор морж в Python 3.8
  19. Именование столбцов в Python с pandas
  20. Удаление знаков препинания в Python
  21. Конкатенация строк в Python
  22. Измерение времени выполнения кода
  23. Генераторы данных
  24. Python: динамическая типизация и проверка типов
  25. Преобразование в float
  26. Объединение списков в Python.
  27. Получение идентификатора объекта в памяти
  28. Применение функции map() в Python
  29. Переворот списка в Python
  30. Операции с датами в Python
  31. Асинхронное программирование с asyncio
  32. Lambda Functions in Python
  33. Проверка на истинность объектов в Python
  34. Разделение строки на подстроки в Python
  35. Нахождение разницы между списками в Python
  36. Оптимизация памяти с __slots__
  37. Основы работы со строками в Python
  38. Создание и инициализация объектов
  39. Вывод букв строки в Python
  40. Операторы присваивания в Python
  41. Методы обработки строк в Python
  42. Курс по дообучению ChatGPT
  43. Преобразование строки в число
  44. Генератор надежных паролей
  45. Непрерывная проверка в Python
  46. Преобразование многоуровневого словаря
  47. Объединение коллекций в Python
  48. Модуль subprocess: запуск внешних команд

Marketello читают маркетологи из крутых компаний