Что такое map(), filter() и reduce() в Python?

Короткий ответ

map(), filter() и reduce() — функции для функциональной обработки коллекций. map() применяет функцию к каждому элементу, filter() отбирает элементы по заданному условию, а reduce() последовательно сводит коллекцию к одному итоговому значению.

Как это работает подробнее

В Python 3 map() и filter() возвращают итераторы, поэтому результат обычно оборачивают в list(), а reduce() вынесена в модуль functools.

• Преобразование. map(func, iterable) вызывает функцию для каждого элемента и возвращает итератор с результатами; в качестве функции часто передают лямбду.
• Фильтрация. filter(predicate, iterable) оставляет только те элементы, для которых функция-предикат вернула истину.
• Свёртка. reduce(func, iterable) из модуля functools последовательно комбинирует элементы — например, суммирует их или находит максимум за один проход.
• Ленивость. Итераторы, возвращаемые map() и filter(), вычисляются по требованию, что экономит память при обработке больших последовательностей.

Пример кода

Совместное использование трёх функцийКопировать

from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4]
# map: умножаем каждый элемент на 2
print(list(map(lambda x: x * 2, numbers)))          # [2, 4, 6, 8]
# filter: оставляем только чётные
print(list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)))  # [2, 4]
# reduce: складываем все элементы
print(reduce(lambda x, y: x + y, numbers))          # 10

Что использовать на практике

• Comprehensions. Вместо map() и filter() чаще используют включения: [x * 2 for x in numbers] и [x for x in numbers if x % 2 == 0] читаются лучше.