如何使用 Python reduce 或 list comprehension 将函数列表按顺序应用于字符串？
How to apply a list of functions sequentially to a string using Python reduce or list comprehension?
问题陈述
我想将函数列表 fs = [ f, g, h ] 按顺序应用于字符串 text=' abCdEf '
类似于f( g( h( text) ) )。
这可以使用以下代码轻松完成：
# initial text
text = ' abCDef '
# list of functions to apply sequentially
fs = [str.rstrip, str.lstrip, str.lower]
for f in fs:
text = f(text)
# expected result is 'abcdef' with spaces stripped, and all lowercase
print(text)
使用functools.reduce
似乎 functools.reduce 应该在这里完成这项工作，因为它在每次迭代时“消耗”函数列表。
from functools import reduce
# I know `reduce` requires two arguments, but I don't even know
# which one to chose as text of function from the list
reduce(f(text), fs)
# first interaction should call
y = str.rstrip(' abCDef ') --> ' abCDef'
# next iterations fails, because tries to call ' abCDef'() -- as a function
不幸的是，这段代码不起作用，因为每次迭代 returns 都是一个 字符串 而不是一个函数，并且失败并返回 TypeError ：'str' object is not callable.
问题：是否有使用 map、reduce 或 list comprehension 解决此问题的解决方案？
reduce 可以接受三个参数：
reduce(function, iterable, initializer)
这三个参数一般是什么？
function 是两个参数的函数。我们称这两个参数为 t 和 f.- 第一个参数
t 将从 initializer 开始；然后将继续作为先前调用 function. 的 return 值
- 第二个参数
f 取自 iterable。
我们案例中的这三个参数是什么？
- 可迭代对象是您的函数列表；
- 第二个参数
f将成为函数之一；
- 第一个参数
t必须是文本；
- 初始化器必须是初始文本；
function 的 return 必须是结果文本；function(t, f) 必须是 f(t).
最后：
from functools import reduce
# initial text
text = ' abCDef '
# list of functions to apply sequentially
fs = [str.rstrip, str.lstrip, str.lower]
result = reduce(lambda t,f: f(t), fs, text)
print(repr(result))
# 'abcdef'
你可以试试这个：
import functools
text = ' abCDef '
fs = [str.rstrip, str.lstrip, str.lower]
text = functools.reduce(lambda store, func: func(store), fs, text)
print(text)
我认为您误解了 reduce 的工作原理。 Reduce 将可迭代对象减少为单个值。回调函数可以接受两个参数，一个存储和一个元素。
reduce 函数首先创建一个存储变量。然后，遍历可迭代对象，它使用存储变量和当前元素调用函数，并将存储更新为 returned 值。最后，函数 returns 存储值。最后一个参数是存储变量的开头。
所以在代码片段中，它循环遍历函数数组，并调用其上的相应函数。然后 lambda 将 return 处理后的值，更新存储。
由于您还要求 map 解决方案，这里有一个。我的 values 包含 single-element 可迭代对象，values[0] 具有原始值，values[i] 具有应用第一个 i 函数后的值。
text = ' abCDef '
fs = [str.rstrip, str.lstrip, str.lower]
values = [[text]]
values += map(map, fs, values)
result = next(values[-1])
print(repr(result)) # prints 'abcdef'
但我不推荐这个。我主要是好奇我是否能做到。现在我将尝试考虑如何避免构建辅助列表。
这是一个替代解决方案，它允许您组合任意数量的函数并保存组合函数以供重复使用:
import functools as ft
def compose(*funcs):
return ft.reduce(lambda f, g: lambda x: f(g(x)), funcs)
用法：
In [4]: strip_and_lower = compose(str.rstrip, str.lstrip, str.lower)
In [5]: strip_and_lower(' abCDef ')
Out[5]: 'abcdef'
In [6]: strip_and_lower(" AJWEGIAJWGIAWJWGIWAJ ")
Out[6]: 'ajwegiajwgiawjwgiwaj'
In [7]: strip_lower_title = compose(str.title, str.lower, str.strip)
In [8]: strip_lower_title(" hello world ")
Out[8]: 'Hello World'
请注意，函数的顺序很重要；这就像数学函数组合一样工作，即 (f . g . h)(x) = f(g(h(x)) 因此函数从右到左应用。
问题陈述
我想将函数列表 fs = [ f, g, h ] 按顺序应用于字符串 text=' abCdEf '
类似于f( g( h( text) ) )。
这可以使用以下代码轻松完成：
# initial text
text = ' abCDef '
# list of functions to apply sequentially
fs = [str.rstrip, str.lstrip, str.lower]
for f in fs:
text = f(text)
# expected result is 'abcdef' with spaces stripped, and all lowercase
print(text)
使用functools.reduce
似乎 functools.reduce 应该在这里完成这项工作，因为它在每次迭代时“消耗”函数列表。
from functools import reduce
# I know `reduce` requires two arguments, but I don't even know
# which one to chose as text of function from the list
reduce(f(text), fs)
# first interaction should call
y = str.rstrip(' abCDef ') --> ' abCDef'
# next iterations fails, because tries to call ' abCDef'() -- as a function
不幸的是，这段代码不起作用，因为每次迭代 returns 都是一个 字符串 而不是一个函数，并且失败并返回 TypeError ：'str' object is not callable.
问题：是否有使用 map、reduce 或 list comprehension 解决此问题的解决方案？
reduce 可以接受三个参数：
reduce(function, iterable, initializer)
这三个参数一般是什么？
function是两个参数的函数。我们称这两个参数为t和f.- 第一个参数
t将从initializer开始；然后将继续作为先前调用function. 的 return 值
- 第二个参数
f取自iterable。
我们案例中的这三个参数是什么？
- 可迭代对象是您的函数列表；
- 第二个参数
f将成为函数之一； - 第一个参数
t必须是文本； - 初始化器必须是初始文本；
function的 return 必须是结果文本；function(t, f)必须是f(t).
最后：
from functools import reduce
# initial text
text = ' abCDef '
# list of functions to apply sequentially
fs = [str.rstrip, str.lstrip, str.lower]
result = reduce(lambda t,f: f(t), fs, text)
print(repr(result))
# 'abcdef'
你可以试试这个：
import functools
text = ' abCDef '
fs = [str.rstrip, str.lstrip, str.lower]
text = functools.reduce(lambda store, func: func(store), fs, text)
print(text)
我认为您误解了 reduce 的工作原理。 Reduce 将可迭代对象减少为单个值。回调函数可以接受两个参数，一个存储和一个元素。
reduce 函数首先创建一个存储变量。然后，遍历可迭代对象，它使用存储变量和当前元素调用函数，并将存储更新为 returned 值。最后，函数 returns 存储值。最后一个参数是存储变量的开头。
所以在代码片段中，它循环遍历函数数组，并调用其上的相应函数。然后 lambda 将 return 处理后的值，更新存储。
由于您还要求 map 解决方案，这里有一个。我的 values 包含 single-element 可迭代对象，values[0] 具有原始值，values[i] 具有应用第一个 i 函数后的值。
text = ' abCDef '
fs = [str.rstrip, str.lstrip, str.lower]
values = [[text]]
values += map(map, fs, values)
result = next(values[-1])
print(repr(result)) # prints 'abcdef'
但我不推荐这个。我主要是好奇我是否能做到。现在我将尝试考虑如何避免构建辅助列表。
这是一个替代解决方案，它允许您组合任意数量的函数并保存组合函数以供重复使用:
import functools as ft
def compose(*funcs):
return ft.reduce(lambda f, g: lambda x: f(g(x)), funcs)
用法：
In [4]: strip_and_lower = compose(str.rstrip, str.lstrip, str.lower)
In [5]: strip_and_lower(' abCDef ')
Out[5]: 'abcdef'
In [6]: strip_and_lower(" AJWEGIAJWGIAWJWGIWAJ ")
Out[6]: 'ajwegiajwgiawjwgiwaj'
In [7]: strip_lower_title = compose(str.title, str.lower, str.strip)
In [8]: strip_lower_title(" hello world ")
Out[8]: 'Hello World'
请注意，函数的顺序很重要；这就像数学函数组合一样工作，即 (f . g . h)(x) = f(g(h(x)) 因此函数从右到左应用。