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米洛的测开日记!
# 简单回忆
上篇我们讲了filter的用法，仍然有同学不服，觉得列表推导式才是王道！别急，今天的小丑皇（reduce）会让你们难受的！今天我们就来讲讲这对连体婴儿。
# map
map（还有reduce）和filter一样，都是根据你传入的方法，对你的可迭代对象进行批量操作。
比如上篇说过，捞出所有大于0的数字。
这篇我们的需求也类似，我们需要给每个元素加一个前缀: wqrf-，代表这些数据属于wqrf。
二三流青年的解法就不详细说明了，我们来看看map的用法:
a = ["测试开发干货", "测试开发水货", "测试开发杂货", "测试开发笋货"]
data = list(map(lambda x: f"wqrf-{x}", a))
2
简单解释一下，map的用法和filter类似，但是map传入的方法里面不再强制要求返回True/False，会根据你返回的值生成不同的值。
把传入的function理解为一个加工步骤，比如批量给手机套个壳儿，这边的f"wqrf-{x}"就是把x加工为wqrf-x。
f"{}"是一种新型写法，{}里面可以写Python语句，非常方便好用。
# reduce
接下来是我们最大的boss->reduce了。reduce理解起来比较怪异，它的参数类型也和其他2个类似，但是用起来却不大一样。
- 首先它接受一个含2个参数的方法
- 其次，它返回的不是一个可迭代对象，而是一个具体的值
reduce是这样的功能，把可迭代对象里面的数据进行一个累积操作。假设我们的方法是f:
reduce(f, [a,b,c,d,e])
那我们的执行结果就是:
f(f(f(f(a, b), c), d),e)
可以看到，f(a,b)的结果继续和c进行f操作，之后和d进行f操作，直到迭代数据走完。
# 来看一个实用的场景
假设我有一个整数数组: [5,2,0,1,3,1,4,7,7,8]
我们要把它变成 5201314778这个数字，想想这道菜该怎么做？
# 二流青年
Python
a = [5,2,0,1,3,1,4,7,7,8]
number = 0
for idx, n in enumerate(a[::-1]):
number += n * 10 ** idx
print(number)
2
3
4
5
6
这已经在采用数学方法了，先倒序排列，然后第一个数就是个位，8 ** 10的0次幂，接着是到了十位，8 + 7 * 10的一次幂。
这样最终加起来就是那个数字了。但是第一我是觉得比较麻烦，第二是我觉得这些不够优雅。
# reduce登场
按照我们刚才的说法， 我们用reduce，第一个数字 X 10+第二个数字，以此类推，是不是就能拿到最终结果了呢？
试试就试试:
这里需要注意的是，因为reduce常用度较低，所以把它包装到了functools里面，如果想尝鲜的铁子们，可以引入一下再用。
from functools import reduce
今天的内容就到这里了，下一篇技巧君会带大家来到异步文件读取的世界，结合最近做的一个需求展开细🔒~
有喜欢我这个主题的（我自己做的），请发消息(点个赞)给我，我告诉你们怎么用~