python性能，python嵌套循环优化_减少循环嵌套，提升代码运行速度！你不知道的3个实用Python函数...

作为21世纪最流行的语言之一，Python有很多有趣的功能值得深入探索和研究。今天将讨论其中的三个你可能没听说过的函数，将从理论和实际应用两方面为你详细讲解。

我之所以要讨论这些函数，主要是因为它们可以帮助你避免陷入编写循环中。在某些情况下，循环的运行成本很高，除此之外，这些函数还有助于提高速度。

以下是本文将介绍以下三个函数：map()

python性能，filter()

reduce()

即使你以前听说过这些函数，但是通过我列出的这些理论和例子来强化你的知识储备也没有坏处。

所以，不需要你花费太多的精力来整理，我都给你准备好啦！

python 运行效率？一.map()

map()函数的作用是：将另一个函数作为参数，与某种数组放在一起。其思想是将函数(作为参数传入的函数)应用于数组中的每一项。

这有两个原因：你不需要写循环

比循环还快

让我们看看它的实际效果。我将声明一个名为 num_func()的函数，该函数以一个数字作为参数。这个数字是平方的，除以2，然后返回。注意，操作是任意选择的，你可以在函数中执行任何你想要的操作：

现在让我们声明一个要应用 num_func()的数字数组。请注意，map()本身将返回一个 map 对象，因此你需要将其转换为一个列表：

Python运行速度、这个过程成功完成了，这里没有什么突破性的东西，但是尽可能避免循环是件好事。

二.filter()

这是另一个很好的函数，它可以节省你的时间，包括编写和执行。顾名思义，这个想法是只将满足特定条件的项保留在数组中。

与 map()一样，我们可以预先声明函数，然后将其传递到 iterable 列表旁边的 filter()。

让我们看看这个动作。我已经声明了一个名为 more_than_15()的函数，顾名思义，如果作为参数给定的项大于15，它将返回True：

接下来，我们声明一个数字数组，并将其作为 filter()函数中的第二个参数传递：

python嵌套列表输出，如图所示，只有三个值满足给定条件。

三.reduce()

reduce()与前两个函数有点不同。首先，我们必须从functools模块进行导入。这背后的主要思想是，它将把一个给定的函数应用于项数组，并因此返回一个值。

最后一部分很关键-reduce()不会返回一个项数组，它总是返回一个值。让我们看一个图表，使这个概念具体化。

下面是在图表不完全清楚的情况下写出的逻辑：5加10等于15

python嵌套列表，15加上12，结果是27

27加上18，结果是45

45加上25，结果是70

70是返回的值。首先从代码实现开始，让我们从 functools 模块导入 reduce 函数，并声明一个返回两个数字之和的函数：

现在，我们可以在代码中重新查看图表，并验证所有内容是否正常工作：

当然，这只是展示这些函数工作原理的最简单的例子，肯定还有其他方法可以对列表中的项目进行汇总。

python嵌套类？四.最后

希望你能在日常生活中利用这三个功能！速度的提高可能不是很大，这取决于你处理的数据量，但是代码能在更少的循环下看起来会更好。

如果你有其他的例子，不要犹豫！在评论区分享给我们吧！

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