Python 高階函數三劍客: map、filter、reduce #以函數作為參數，或回傳函數的函數; list(filter(None, data)) ; reduce( lambda acc, x: acc + x, map(lambda x: x * 2, filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)))

在 Python 中，map、filter、reduce 是三個非常經典的函數式工具，
能用「描述做什麼」取代「一步一步怎麼做」，讓程式更簡潔、可讀。

本篇會用白話說明 + 實際範例，一步一步帶你理解。

✅ 一、先建立一份測試資料

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

✅ 二、map：對每個元素「各自做一次」

📌 概念

map 會把 一元函數 套用到「每一個元素」

📐 形式

map(function, iterable)

map(function, iterable)

✅ 範例 1：全部乘以 2

result = map(lambda x: x * 2, numbers)
list(result)

result = map(lambda x: x * 2, numbers)
list(result)

輸出：

👉 等同於：

[x * 2 for x in numbers]

[x * 2 for x in numbers]

✅ 範例 2：數字轉字串

result = map(str, numbers)
list(result)

result = map(str, numbers)
list(result)

✅ 三、filter：留下「符合條件」的元素

📌 概念

filter 使用 回傳 True / False 的一元函數

📐 形式

filter(function, iterable)

filter(function, iterable)

✅ 範例 1：只留下偶數

result = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
list(result)

result = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
list(result)

👉 等同於：

[x for x in numbers if x % 2 == 0]

[x for x in numbers if x % 2 == 0]

✅ 範例 2：過濾長度大於 3 的字串

words = ["apple", "cat", "banana", "dog"]

result = filter(lambda w: len(w) > 3, words)
list(result)

words = ["apple", "cat", "banana", "dog"]

result = filter(lambda w: len(w) > 3, words)
list(result)

✅ 補充：filter 的第一個參數也可以是 None

前面的範例中，我們都是傳入一個 回傳 bool 的一元函數：

result = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
list(result)

result = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)
list(result)

🔍 那如果第一個參數放 None 呢？

result = filter(None, numbers)
list(result)

result = filter(None, numbers)
list(result)

✅ 這是合法的，而且有特殊意義。

✅ filter(None, iterable) 在做什麼？

當第一個參數是 None 時：

filter 會直接用元素本身來判斷 True / False（truthiness）

等價於：

filter(lambda x: bool(x), iterable)

filter(lambda x: bool(x), iterable)

✅ 範例：移除「假值」

data = [0, 1, 2, "", "hello", None, [], [1, 2]]

list(filter(None, data))

data = [0, 1, 2, "", "hello", None, [], [1, 2]]

list(filter(None, data))

輸出：

✅ 被移除的包含：

• 0
• ""
• None
• []

✅ 對照寫法（幫助理解）

list(filter(lambda x: bool(x), data))

list(filter(lambda x: bool(x), data))

✅ 結果完全相同

⚠️ 重要提醒：None 不是預設值

❌ 下面這樣是錯的：

filter(numbers)   # TypeError

filter(numbers)   # TypeError

✅ 必須明確寫成：

filter(None, numbers)

filter(None, numbers)

✅ 什麼時候適合用 filter(None, ...)？

✅ 適合：

• 資料清洗
• 移除 None / 空值 / 空字串
• 快速留下「有內容」的資料

⚠️ 不適合：

• 0 或 "" 是合法資料的情況
  （因為它們會被一起濾掉）

✅ 小結

一般情況下，filter 會吃一個回傳 bool 的函數；
當傳入 None 時，則改用元素本身的 truthiness 來判斷。

✅ 四、reduce：把多個值「合成一個」

📌 概念

reduce 使用 二元函數
反覆把「累積結果 + 下一個元素」合成一個值

📐 使用前要先 import

from functools import reduce

from functools import reduce

✅ 範例 1：全部加總

result = reduce(lambda acc, x: acc + x, numbers)
result

result = reduce(lambda acc, x: acc + x, numbers)
result

輸出：

✅ 範例 2：全部相乘

result = reduce(lambda acc, x: acc * x, numbers)
result

result = reduce(lambda acc, x: acc * x, numbers)
result

✅ 範例 3：指定初始值

result = reduce(lambda acc, x: acc + x, numbers, 10)
result

result = reduce(lambda acc, x: acc + x, numbers, 10)
result

👉 從 10 開始累加

✅ 五、map + filter + reduce 串起來用

🎯 任務：

「把偶數取出來 → 每個乘以 2 → 全部加總」

result = reduce(
    lambda acc, x: acc + x,
    map(lambda x: x * 2,
        filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
)

result

result = reduce(
    lambda acc, x: acc + x,
    map(lambda x: x * 2,
        filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
)

result

輸出：

✅ 六、什麼時候該用 map / filter / reduce？

✅ 七、常見提醒（很重要）

⚠️ 在 Python 3 中：

• map / filter 回傳的是 iterator
• 要用 list() 才會看到結果

✅ 八、一句話總結

map：變形
filter：篩選
reduce：合併

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