Python教程：函数式方法简化Python代码

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在进行Python项目开发(http://www.maiziedu.com/course/python/)的时候，我们都会对Python代码进行简化处理，这样做不仅可以减小内存的占用量，而且后期的维护修改也简单清晰。知道了简化代码的好处后，我们现在是不是该想想如何对Python代码进行简化呢？

在Python代码中经常会和列表、元组、字典等数据结构打交道，因此处理代码的时候会相对比较方便。下面就讲讲Python借鉴了Lisp中很多函数式计算的方法来处理列表，可以极大的简化我们的代码。

set() 将元组，列表转化成没有重复项的集合

list()将集合，元组转化成列表

tuple()将集合，列表转化成元组

列表解析：[返回值 for 元素 in 列表 if 条件] 比如 [num for num in xrange(100) if num%2==0] 返回0～99之间的偶数列表

map(func,list):将list的每一个元素传递给func的函数，这个函数有一个参数，且返回一个值，map将每一次调用函数返回的值组成一个新列表返回

filter(func,list):将list的每一个元素传递给func的函数，这个函数有一个参数，返回bool类型的值，filter将返回True的元素组成新列表返回

reduce（func,list）:将list的元素，挨个取出来和下一个元素通过func计算后将结果和再下一个元素继续计算，比如

ls=[1,3,5,7]

reduce(lambda x,y:x+y,ls)

的计算过程就是 1+3=4 然后4+5得到结果9，再加7，以此类推，最后返回最终计算的结果

下面我们用实际的例子来看如何运用这几个函数

1.列表去重

如果有一个列表ls=[1,3,2,5,2,1,3,4,6]需要去掉其中重复的项，怎么做？

最简单的办法   ls=list(set(ls))

2.假如有列表：

books=[

        {"name":"C#从入门到精通","price":23.7，"store":"卓越"},

        {"name":"ASP.NET高级编程","price":44.5，"store":"卓越"}，

        {"name":"C#从入门到精通","price":24.7,"store":"当当"},

        {"name":"ASP.NET高级编程","price":45.7,"store":"当当"},

        {"name":"C#从入门到精通","price":26.7,"store":"新华书店"},

        {"name":"ASP.NET高级编程","price":55.7,"store":"新华书店"},

2.1 求《ASP.NET高级编程》价格最便宜的店：

storename=min([b for b in books if b['name']=="ASP.NET高级编程"],key=lambda b:b.price)["store"]

过程：先用列表解析取出《ASP.NET高级编程》的列表，通过min函数，比较字典的price键获取price最小的项

2.2 求在新华书店购买两本书一样一本要花的钱：

price=sum([b['price'] for b in books if b['store']=="新华书店"])

2.3 求列表中有那几本书：

booknames=list(set([b['name'] for b in books]))

2.4 列表里当当的书都打5折：

books=map(lambda b:dict(name=b['name'],price=b['price']*0.5,store=b['store']),books)

2.5 《C#从入门到精通》的平均价格：

avg=(lambda ls:sum(ls)/len(ls))([b.price for b in books if b['name']=="C#从入门到精通"])

2.6 求每本书的平均价格：

book_avg=map(lambda bookname:dict(name=bookname,avg=(lambda ls:sum(ls)/len(ls))([b.price for b in books if b['name']==bookname])),list(set([b['name'] for b in books])))

这段代码放在一行比较难看懂，但是格式化一下就很好懂了，构建的过程如下：

step1 要求每本书的平均价格，首先要得到共有几本书，方法见2.3，得到去重的书名列表

list(set([b['name'] for b in books])) #去重后的书名列表

step2 要求每一本书的均价，需要将计算均价的函数映射到每一本书上，于是

map(

    #计算均价的函数，

    list(set([b['name'] for b in books])) #去重后的书名列表

)

step3 加入计算单本书均价的函数，参考2.5的方法，由于只用一行，所以用lambda来搞定：

func=lambda bookname:(lambda ls:sum(ls)/len(ls))([b.price for b in books if b['name']==bookname])

step4 将计算单本均价的lambda函数加入map中，得到最终结果：

经过格式化后的结果，前面的单行代码可以格式化为下面容易阅读的形式

map(

    lambda bookname:reduce(

                        lambda bookname:

　　　　　　　　dict(

　　　　　　　　　　name=bookname,

　　　　　　　　　　avg=(lambda ls:sum(ls)/len(ls))([b.price for b in books if b['name']==bookname])

　　　　　　　　)，

    list(

        　set(

           　　[b['name'] for b in books]

        　)

    ) #去重后的书名列表

)

从上面的例子我们可以看到，利用map,reduce,filter,列表解析等函数式的方法我们可以很方便的对列表进行各种操作，包括对复合类型列表进行汇总计算等复杂操作，而且需要敲打的代码也很少，这样也能提高我们的开发速度，是不是觉得很便利呢，若你有时间，可以自己尝试下，与自己以前采用的方法对比下，看看那个比较实用。

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关键词：Python教程 python Lambda reduce filter 项目开发 而且 如何