我们知道在 Python 中使用循环速度是很慢，如果你正在处理类似的情况，那该怎么办呢？
在本文中，我将给大家分享可用于替代 Python 循环的方法和案例：
- Map
- Filter
- Reduce
在开始使用上述函数之前，如果你还不熟悉 lambda 函数，让我们快速了解一下。
Lambda 函数是常规函数的替代方法。它可以在一行代码中定义，因此在我们的代码中占用更少的时间和空间。例如，在下面的代码中，我们可以看到 lambda 函数的作用。
def multiply_by_2(x): x*2
lambda 函数
lambda x: x*2
注意：最好使用 lambda 函数而不是常规函数。
1、Map
使用 map 函数，我们可以将函数应用于可迭代对象(列表、元组等)的每个值。
map(function, iterable)
假设我们想在一个列表(可迭代对象)中得到一个正方形的数字。我们将首先创建一个 square() 函数来查找数字的平方。
def square(x): return x*x
然后，我们将使用 map 函数将 square() 函数应用于输入数字列表。
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input_list = [2, 3, 4, 5, 6] # Without lambda result = map(square, input_list) # Using lambda function result = map(lambda x: x*x, input_list) # converting the numbers into a list list(result) # Output: [4, 9, 16, 25, 36]
2、Filter
直观地说，filter 函数用于从可迭代对象（列表、元组、集合等）中过滤掉值。过滤条件在作为参数传递给过滤器函数的函数内设置。
filter(function, iterable)
我们将使用 filter 函数来过滤小于 10 的值。
def less_than_10(x): if x < 10: return x
然后，我们将使用 Filter 函数将 less_than_10() 函数应用于值列表。
input_list = [2, 3, 4, 5, 10, 12, 14] # Without lambda list(filter(less_than_10, input_list)) # using lambda function list(filter(lambda x: x < 10, input_list)) # Output: [2, 3, 4, 5]
3、Reduce
Reduce 函数与 map 和 filter 函数有点不同。它迭代地应用于可迭代对象的所有值，并且只返回一个值。
在下面的示例中，通过应用加法函数来减少数字列表。最终输出将是列表中所有数字的总和，即 15。
让我们创建一个添加两个输入数字的addition() 函数。
def addition(x,y): return x + y
接下来，为了获得列表中所有数字的总和，我们将把这个加法函数作为参数应用到 reduce 函数。
from functools import reduce input_list = [1, 2, 3, 4, 5] # Without Lambda function reduce(addition, input_list)) # With Lambda function reduce(lambda x,y: x+y, input_list)) # Output: 15
