手把手介绍函数式编程：从命令式重构到函数式

可以用 map 重写成：

import random 
 
names = ['Mary', 'Isla', 'Sam'] 
 
secret_names = map(lambda x: random.choice(['Mr. Pink', 
                                            'Mr. Orange', 
                                            'Mr. Blonde']), 
                   names) 

练习1：尝试将下面的代码重写为 map ，输入一个真实名字列表，替换成用更可靠策略生成的代号。

names = ['Mary', 'Isla', 'Sam'] 
 
for i in range(len(names)): 
    names[i] = hash(names[i]) 
 
print names 
# => [6306819796133686941, 8135353348168144921, -1228887169324443034] 

（希望特工会留下美好的回忆，在秘密任务期间能记得住搭档的秘密代号。）

我的实现方案：

names = ['Mary', 'Isla', 'Sam'] 
 
secret_names = map(hash, names) 

reduce 输入一个函数和一个集合，返回通过合并集合元素所创建的值。

这是一个简单的 reduce ，返回集合所有元素的总和。

sum = reduce(lambda a, x: a + x, [0, 1, 2, 3, 4]) 
 
print sum 
# => 10 

x 是迭代的当前元素。 a 是累加器（ accumulator ），它是在前一个元素上执行 lambda 的返回值。 reduce() 遍历所有集合元素。对于每一个元素，运行以当前的 a 和 x 为参数运行 lambda ，返回结果作为下一次迭代的 a 。

在第一次迭代时， a 是什么值？并没有前一个的迭代结果可以传递。 reduce() 使用集合中的第一个元素作为第一次迭代中的 a 值，从集合的第二个元素开始迭代。也就是说，第一个 x 是集合的第二个元素。

下面的代码计算单词 'Sam' 在字符串列表中出现的次数：

sentences = ['Mary read a story to Sam and Isla.', 
             'Isla cuddled Sam.', 
             'Sam chortled.'] 
 
sam_count = 0 
for sentence in sentences: 
    sam_count += sentence.count('Sam') 
 
print sam_count 
# => 3 

这与下面使用 reduce 的代码相同：

sentences = ['Mary read a story to Sam and Isla.', 
             'Isla cuddled Sam.', 
             'Sam chortled.'] 
 
sam_count = reduce(lambda a, x: a + x.count('Sam'), 
                   sentences, 
                   0) 

（编辑：好传媒网）

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