Python函数实例：map()和filter()

map()和filter()是Python内置函数，用于进行快速有效的序列操作。这些函数与列表推导式，生成器表达式以及循环结构相比具有更加简洁的语法，能够在处理大量数据时更加高效，而且这些函数还有很多实用的功能，让我们一起来了解一下。

1. map()函数

map()函数的作用是将一个可迭代对象中每个元素应用于一个函数，然后返回一个结果列表。map()函数的语法格式如下：

map(function, iterable, …)

其中，function表示要应用的函数，iterable表示要处理的可迭代对象，可以是列表、元组、字典、集合或其他可迭代对象。

以下是一些map()函数的示例代码：

# 将列表中每个元素平方

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

squares = map(lambda x: x**2, numbers)

print(list(squares))  # [1, 4, 9, 16, 25]

# 将两个列表中对应的元素相加

numbers1 = [1, 2, 3, 4, 5]

numbers2 = [6, 7, 8, 9, 10]

addition = map(lambda x, y: x + y, numbers1, numbers2)

print(list(addition))  # [7, 9, 11, 13, 15]

# 将字符串中每个字符转换为ASCII码

text = 'Python'

ascii_codes = map(ord, text)

print(list(ascii_codes))  # [80, 121, 116, 104, 111, 110]

map()函数还可以处理多个可迭代对象，但需要保证每个可迭代对象中元素的个数相等，否则将会抛出异常。另外，由于map()函数返回的是一个迭代器，如果需要将其转换为列表，需要使用list()函数。

2. filter()函数

filter()函数用于从一个可迭代对象中过滤出符合条件的元素，然后返回一个过滤后的结果列表。filter()函数的语法格式如下：

filter(function, iterable)

其中，function是一个函数，用于判断某个元素是否符合条件，iterable是一个可迭代对象，用于进行过滤。

以下是一些filter()函数的示例代码：

# 过滤掉列表中的偶数

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

odd_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 1, numbers)

print(list(odd_numbers))  # [1, 3, 5]

# 过滤掉列表中的空字符串

words = ['', 'Python', '', 'Java', 'C++', '']

non_empty_words = filter(lambda x: len(x) > 0, words)

print(list(non_empty_words))  # ['Python', 'Java', 'C++']

# 过滤掉字典中值小于等于10的键值对

scores = {'Tom': 80, 'Mary': 95, 'John': 65, 'Jane': 90}

passed_scores = filter(lambda x: x[1] > 10, scores.items())

print(dict(passed_scores))  # {'Tom': 80, 'Mary': 95, 'John': 65, 'Jane': 90}

可以看到，filter()函数使用起来非常简单，只需要编写一个函数作为判断条件即可。需要注意的是，filter()函数返回的是一个迭代器，因此需要使用list()函数将其转换为列表。

综上所述，map()和filter()函数是Python中非常实用的两个内置函数，它们可以对可迭代对象进行快速高效的操作，帮助我们处理大量数据。需要注意的是，使用这些函数时需要保证输入的可迭代对象符合要求，否则将会出现错误。