datos = [Persona(‘Juan’, 54), Persona(‘Phoebe’, 21), Persona(‘Adán’, 19)] total_age = reduce(lambda running_total, persona: running_total

• persona.edad, datos, 0) edad_promedio = edad_total // len(datos) print(‘Edad promedio:’, promedio_edad) En este ejemplo de código, tenemos una lista de datos de tres personas. Entonces usamos la reducción función para aplicar una lambda a la lista de datos. La lambda toma un total_ejecutable y suma la edad de una persona a ese total. El valor cero se utiliza para inicializar esta ejecución. total. Cuando se aplique la lambda a la lista de datos, sumaremos 54, 21 y 19 juntos. Luego dividimos el resultado final devuelto por la longitud de la lista de datos (3) usando el // operador que utilizará la división floor() para devolver un número entero (en lugar de un número real como 3.11). Finalmente, imprimimos la edad promedio: Edad promedio: 31 36.5 Recursos en línea Se puede encontrar más información sobre mapear, filtrar y reducir utilizando el siguiente sitio en línea recursos: • http://book.pythontips.com/en/latest/map_filter.html Resumen de mapa, filtro y reducir. • https://www.w3schools.com/python/ref_func_map.asp El mapa de escuelas del W3C() tutorial de funciones. • https://www.w3schools.com/python/ref_func_filter.asp El filtro de escuelas W3() tutorial de funciones. • https://pymotw.com/3/functools/index.html El módulo Python de la semana página incluyendo reduce(). • https://docs.python.org/3.7/library/functools.html La biblioteca estándar de Python documentación para funtores incluyendo reduce(). 36.6 Ejercicios Este ejercicio tiene como objetivo permitirle usar mapas y filtros con su clase Stack. Tome la pila que desarrolló en el último capítulo y hágala iterable. Este se puede hacer implementando el método iter() del protocolo iterable. Como una lista se mantiene internamente en la pila, esto podría implementarse devolviendo un contenedor iterable alrededor de la lista, por ejemplo: 420 36 Mapear, Filtrar y Reducir