7. 几个数据处理函数

7.1. map 函数

• map函数：对一组数据中的每一个元素，统一执行某种操作（加工），并生成一组新数据。
• 语法格式：map(操作函数, 可迭代对象)

# 统一数据处理
nums = [10, 20, 30, 40]
# map函数的返回值是一个迭代器对象，需要我们自己去手动遍历，或者手动类型转换
result = map(lambda x: x * 2, nums)
print(list(result))
print(nums)

# 字符串转换
names = ('python', 'java', 'js')
result = map(lambda x: x.upper(), names)
print(tuple(result))
print(names)

# 类型转换
str_number = {'1', '2', '3'}
result = map(int, str_number)
print(set(result))
print(str_number)

# 注意点：
# 1.延迟执行：map 不会立刻计算，只有在“需要结果”时才执行计算。
# 2.返回的是迭代器对象，且一旦遍历完成，就会被“耗尽”。
# 3.map不会影响元素数量。

nums = [10, 20, 30, 40]
result = list(map(lambda x: x * 2, nums))
print(result)
print(result)
print(result)
print(result)

7.2. filter 函数

• filter函数：从一组数据中，筛选出符合条件的元素（过滤），并组成一组新数据。
• 语法格式：filter(过滤函数, 可迭代对象)

# 筛选数值
nums = [10, 20, 30, 40, 50]
result = filter(lambda n: n > 30, nums)
print(list(result))
print(nums)

# 筛选成年人
persons = [
    {'name':'张三', 'age':15, 'gender':'男'},
    {'name':'李四', 'age':16, 'gender':'女'},
    {'name':'王五', 'age':17, 'gender':'男'},
    {'name':'李华', 'age':18, 'gender':'女'},
    {'name':'赵六', 'age':19, 'gender':'女'},
    {'name':'孙七', 'age':20, 'gender':'男'}
]
result = filter(lambda p: p['age'] >= 18, persons)
print(list(result))

# 过滤一下非法字符串
names = ['张三', '', '李四', None, '王五']
result = filter(lambda n: n, names)
print(list(result))

# 注意点
# 1.延迟执行：filter不会立刻筛选，只有在“需要结果”时才执行。
# 2.返回的是迭代器对象，且一旦遍历完成就会被“耗尽”。
# 3.filter可能会影响元素数量。

# filter函数的特殊用法：如果不传递过滤函数，那么自动会过滤掉“假值”
data = [0, 1, '', 'hello', [], (), 5]
result = filter(None, data)
print(list(result))