Python函数式编程——map()、reduce()
2015-05-29 11:32
471 查看
提起map和reduce想必大家并不陌生,Google公司2003年提出了一个名为MapReduce的编程模型[1],用于处理大规模海量数据,并在之后广泛的应用于Google的各项应用中,2006年Apache的Hadoop项目[2]正式将MapReduce纳入到项目中。
好吧,闲话少说,今天要介绍的是Python函数式编程中的另外两个内建函数
格式:
Python函数式编程中的
当seq只有一个时,将func函数作用于这个seq的每个元素上,得到一个新的seq。下图说明了只有一个seq的时候map()函数是如何工作的(本文图片来源:《Core Python Programming (2nd edition)》)。
![](http://www.pythoner.com/wp-content/uploads/2013/01/map-1-300x162.png)
可以看出,seq中的每个元素都经过了func函数的作用,得到了func(seq
)组成的列表。
下面举一个例子进行说明。假设我们想要得到一个列表中数字%3的余数,那么可以写成下面的代码。
Python函数式编程之map使用(一个seq)
Python
这里又和上次的
![](http://www.pythoner.com/wp-content/uploads/2013/01/map-2-300x191.png)
也就是说每个seq的同一位置的元素在执行过一个多元的func函数之后,得到一个返回值,这些返回值放在一个结果列表中。下面的例子是求两个列表对应元素的积,可以想象,这是一种可能会经常出现的状况,而如果不是用map的话,就要使用一个for循环,依次对每个位置执行该函数。Python函数式编程之map使用(多个seq)Python
上面是返回值是一个值的情况,实际上也可以是一个元组。下面的代码不止实现了乘法,也实现了加法,并把积与和放在一个元组中。
Python函数式编程之map使用(多个seq)
Python
还有就是上面说的func是None的情况,它的目的是将多个列表相同位置的元素归并到一个元组,在现在已经有了专用的函数
需要注意的是,不同长度的多个seq是无法执行map函数的,会出现类型错误。
格式:
reduce函数即为化简,它是这样一个过程:每次迭代,将上一次的迭代结果(第一次时为init的元素,如没有init则为seq的第一个元素)与下一个元素一同执行一个二元的func函数。在reduce函数中,init是可选的,如果使用,则作为第一次迭代的第一个元素使用。
简单来说,可以用这样一个形象化的式子来说明:
下面是reduce函数的工作过程图:
![](http://www.pythoner.com/wp-content/uploads/2013/01/reduce-300x257.png)
举个例子来说,阶乘是一个常见的数学方法,Python中并没有给出一个阶乘的内建函数,我们可以使用reduce实现一个阶乘的代码。
Python函数式编程之reduce使用
Python
那么,如果我们希望得到2倍阶乘的值呢?这就可以用到init这个可选参数了。Python函数式编程之reduce使用Python
好吧,闲话少说,今天要介绍的是Python函数式编程中的另外两个内建函数
map()和
reduce(),而不是Google的MapReduce。
1.map()
格式:map( func, seq1[, seq2...] )
Python函数式编程中的
map()函数是将func作用于seq中的每一个元素,并用一个列表给出返回值。如果func为None,作用同
zip()。
当seq只有一个时,将func函数作用于这个seq的每个元素上,得到一个新的seq。下图说明了只有一个seq的时候map()函数是如何工作的(本文图片来源:《Core Python Programming (2nd edition)》)。
![](http://www.pythoner.com/wp-content/uploads/2013/01/map-1-300x162.png)
可以看出,seq中的每个元素都经过了func函数的作用,得到了func(seq
)组成的列表。
下面举一个例子进行说明。假设我们想要得到一个列表中数字%3的余数,那么可以写成下面的代码。
Python函数式编程之map使用(一个seq)
Python
123456 | # 使用mapprint map( lambda x: x%3, range(6) ) # [0, 1, 2, 0, 1, 2] #使用列表解析print [x%3 for x in range(6)] # [0, 1, 2, 0, 1, 2] |
filter()一样,使用了列表解析的方法代替map执行。那么,什么时候是列表解析无法代替map的呢?原来,当seq多于一个时,map可以并行地对每个seq执行如下图所示的过程:
![](http://www.pythoner.com/wp-content/uploads/2013/01/map-2-300x191.png)
也就是说每个seq的同一位置的元素在执行过一个多元的func函数之后,得到一个返回值,这些返回值放在一个结果列表中。下面的例子是求两个列表对应元素的积,可以想象,这是一种可能会经常出现的状况,而如果不是用map的话,就要使用一个for循环,依次对每个位置执行该函数。Python函数式编程之map使用(多个seq)Python
1 | print map( lambda x, y: x * y, [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # [4, 10, 18] |
Python函数式编程之map使用(多个seq)
Python
1 | print map( lambda x, y: ( x * y, x + y), [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # [(4, 5), (10, 7), (18, 9)] |
zip()了。Python函数式编程之map使用(func为None)Python
1 2 3 | print map( None, [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] zip( [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] |
2.reduce()
格式:reduce( func, seq[, init] )
reduce函数即为化简,它是这样一个过程:每次迭代,将上一次的迭代结果(第一次时为init的元素,如没有init则为seq的第一个元素)与下一个元素一同执行一个二元的func函数。在reduce函数中,init是可选的,如果使用,则作为第一次迭代的第一个元素使用。
简单来说,可以用这样一个形象化的式子来说明:
reduce( func, [1, 2,3] ) = func( func(1, 2), 3)
下面是reduce函数的工作过程图:
![](http://www.pythoner.com/wp-content/uploads/2013/01/reduce-300x257.png)
举个例子来说,阶乘是一个常见的数学方法,Python中并没有给出一个阶乘的内建函数,我们可以使用reduce实现一个阶乘的代码。
Python函数式编程之reduce使用
Python
12 | n = 5print reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1)) # 120 |
1 2 3 | m = 2 n = 5 reduce( lambda x, y: x * y, range( 1, n + 1 ), m ) # 240 |
相关文章推荐
- VisualStudio2013下安装Python Flask/jade
- Python一些特殊用法(map、reduce、filter、lambda、列表推导式等)
- python的函数式编程玩法+年末小感
- python使用mysql数据库
- python函数式编程
- python wsgi 规范 与java的servlet规范比较
- python 异常处理
- 纯Python综合图像处理小工具(2)图像增强
- Windows下Python科学计算开发环境搭建
- 使用python在wordpress博客网站添加新文章示例
- Python字符串处理出现错误
- Python基础:05集合类型
- python安装模块的最常用方法
- python pip 安装uwsgi报错的问题.
- python中的关于列表for循环和条件判断的混用
- Python----定义
- Python文件之----CSV
- IDAPython插件安装
- Effective Python 条目一:知道你现在用的Python是哪个版本
- 编写Python脚本把sqlAlchemy对象转换成dict的教程