短讯！不要在 Python 中使用循环，这些方法其实更棒！

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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：

【资料图】

MapFilterReduce

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。

defmultiply_by_2(x):x*2

lambda 函数

lambdax: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。

defsquare(x):returnx*x

然后，我们将使用 map 函数将 square() 函数应用于输入数字列表。

input_list=[2,3,4,5,6]#Withoutlambdaresult=map(square,input_list)#Usinglambdafunctionresult=map(lambdax:x*x,input_list)#convertingthenumbersintoalistlist(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。

defless_than_10(x):ifx<10:returnx

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]#Withoutlambdalist(filter(less_than_10,input_list))#usinglambdafunctionlist(filter(lambdax: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。

defaddition(x,y):returnx+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。

fromfunctoolsimportreduceinput_list=[1,2,3,4,5]#WithoutLambdafunctionreduce(addition,input_list))#WithLambdafunctionreduce(lambdax,y:x+y,input_list))#Output:15

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关键词：         
       数据挖掘 
              
       循环速度