Go编程模式：Map-Reduce
在本篇文章中，我们学习一下函数式编程的中非常重要的Map、Reduce、Filter的三种操作，这三种操作可以让我们非常方便灵活地进行一些数据处理——我们的程序中大多数情况下都是在到倒腾数据，尤其对于一些需要统计的业务场景，Map/Reduce/Filter是非常通用的玩法。下面先来看几个例子：
本文是全系列中第5 / 10篇：Go编程模式
基本示例
Map示例
下面的程序代码中，我们写了两个Map函数，这两个函数需要两个参数，
- 一个是字符串数组
[]string，说明需要处理的数据一个字符串 - 另一个是一个函数
func(s string) string或func(s string) int
func MapStrToStr(arr []string, fn func(s string) string) []string {
var newArray = []string{}
for _, it := range arr {
newArray = append(newArray, fn(it))
}
return newArray
}
func MapStrToInt(arr []string, fn func(s string) int) []int {
var newArray = []int{}
for _, it := range arr {
newArray = append(newArray, fn(it))
}
return newArray
}
整个Map函数运行逻辑都很相似，函数体都是在遍历第一个参数的数组，然后，调用第二个参数的函数，然后把其值组合成另一个数组返回。
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之前写过一篇《
Python的修饰器的英文名叫Decorator，当你看到这个英文名的时候，你可能会把其跟Design Pattern里的Decorator搞混了，其实这是完全不同的两个东西。虽然好像，他们要干的事都很相似——都是想要对一个已有的模块做一些“修饰工作”，所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰（一些小功能，这些小功能可能好多模块都会用到），但又不让这个小装饰（小功能）侵入到原有的模块中的代码里去。但是OO的Decorator简直就是一场恶梦，不信你就去看看wikipedia上的词条（
当我们说起函数式编程来说，我们会看到如下函数式编程的长相：