Một trong những bộ ba function cực chất mà hầu như ngôn ngữ nào cũng phải có giúp cho việc xử lý mảng trở lên nhanh gọn hơn rất nhiều. đó chính là bộ 3 map, filter. Mà những thứ cực hay như thế thì chắc chắn một ngôn ngữ như python phải có rồi! ????

1, map().

Hàm map này có tác dụng duyệt qua tất cả các phần tử của một hoặc nhiều list, dictionary hoặc tương tự như thế, sử dụng đơn giản với cú pháp như sau:

map(function, iterable1, iterable2 ,...)

Trong đó:

• function là hàm xử lý logic qua mỗi lần lặp giá trị trong interable1, ……
• interable1, interable2 là các list, dict ,… các bạn cần lặp.

Hàm map sẽ trả về một map object chứa các kết quả sau khi thực thi.

VD: nhân đôi giá trị của tất cả các phần tử trong list.

def mutiply(x):
     return x * x
 
 
 result = map(mutiply, [1, 2, 3, 4])
 
 print(list(result)) # [1, 4, 9, 16]
 
 

Và function kia bạn có thể khai báo dưới dạng lambla cho gọn như sau:

result = map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4])
 
 print(list(result))  # [1, 4, 9, 16]
 

VD: map đối với 2 list truyền vào.

result = map(lambda x, y: x + " " + y, ['red', 'blue'], ['green', 'black'])
 
 print(list(result))  # ['red green', 'blue black']
 

2, filter().

Hàm này cũng có tác dụng duyệt qua các phần tử trong list, dict,… nhưng khác với map là hàm này sẽ chỉ trả về những giá trị mà điều kiện trong function chấp nhận (có nghĩa là True).

Cú pháp:

filter(function, iterable)

Trong đó:

• function là hàm xử lý logic qua mỗi lần lặp giá trị trong interable, ……
• interable là các list, dict ,… các bạn cần lặp.

Hàm filter sẽ trả về một map object chứa các kết quả sau khi thực thi.

VD: filter các giá trị không chia hết cho 2.

result = filter(lambda x: x % 2, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 22])
 
 print(list(result))  # [1, 3, 5, 7, 9]
 
 

3, Lời kết.

Bằng việc sử dụng lambda trong map và filter thì sẽ giúp cho code của chúng ta tường minh hơn, đồng thời sẽ tiết kiệm được một số tài nguyên khi chương trình runtime (không đáng kể).