mdxy-dxy 通过本文主要向大家介绍了map reduce filter,pythont,apply filter,docmd.applyfilter,access applyfilter等相关知识,希望对您有所帮助,也希望大家支持linkedu.com www.linkedu.com
（1）lambda
lambda是Python中一个很有用的语法，它允许你快速定义单行最小函数。类似于C语言中的宏，可以用在任何需要函数的地方。
基本语法如下：
函数名 = lambda args1,args2,...,argsn : expression
例如：
add = lambda x,y : x + y print add(1,2)</div>
（2）filter
filter函数相当于一个过滤器，函数原型为：filter(function,sequence),表示对sequence序列中的每一个元素依次执行function，这里function是一个bool函数，举例说明：
sequence = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] fun = lambda x : x % 2 == 0 seq = filter(fun,sequence) print seq</div>
以下代码就是表示筛选出sequence中的所有偶数。
filter函数原型大致如下：
def filter(fun,seq):
filter_seq = []
for item in seq:
if fun(item):
filter_seq.append(item)
return filter_seq
</div>
（3）map
map的基本形式为：map(function,sequence)，是将function这个函数作用于sequence序列，然后返回一个最终结果序列。比如：
seq = [1,2,3,4,5,6] fun = lambda x : x << 2 print map(fun,seq)</div>
map的函数源代码大致如下：
def map(fun,seq):
mapped_seq = []
for item in seq:
mapped_seq.append(fun(item))
return mapped_seq
</div>
（4）reduce
reduce函数的形式为：reduce(function,sequence,initVal)，function表示一个二元函数，sequence表示要处理的序列，而initVal表示处理的初始值。比如：
seq = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] fun = lambda x,y: x + y print reduce(fun,seq,0)</div>
表示从初始值0开始对序列seq中的每一个元素累加，所以得到结果是55
reduce函数的源代码大致如下：
def reduce(fun,seq,initVal = None):
Lseq = list(seq)
if initVal is None:
res = Lseq.pop(0)
else:
res = initVal
for item in Lseq:
res = fun(seq,item)
return res
</div>
（5）apply
apply是用来间接地代替某个函数，比如：
def say(a,b):
print a,b
apply(say,(234,'Hello World!'))
</div>
</div>