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        Python中的高級函數(shù)map/reduce使用實例

        來源:懂視網(wǎng) 責編:小采 時間:2020-11-27 14:39:45
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        Python中的高級函數(shù)map/reduce使用實例

        Python中的高級函數(shù)map/reduce使用實例:Python內(nèi)建了map()和reduce()函數(shù)。 如果你讀過Google的那篇大名鼎鼎的論文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters,你就能大概明白map/reduce的概念。 我們先看map。map()函數(shù)接收兩個參數(shù),一個是函數(shù),一個是序列,ma
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        導讀Python中的高級函數(shù)map/reduce使用實例:Python內(nèi)建了map()和reduce()函數(shù)。 如果你讀過Google的那篇大名鼎鼎的論文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters,你就能大概明白map/reduce的概念。 我們先看map。map()函數(shù)接收兩個參數(shù),一個是函數(shù),一個是序列,ma
        Python內(nèi)建了map()和reduce()函數(shù)。

        如果你讀過Google的那篇大名鼎鼎的論文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”,你就能大概明白map/reduce的概念。

        我們先看map。map()函數(shù)接收兩個參數(shù),一個是函數(shù),一個是序列,map將傳入的函數(shù)依次作用到序列的每個元素,并把結(jié)果作為新的list返回。

        舉例說明,比如我們有一個函數(shù)f(x)=x2,要把這個函數(shù)作用在一個list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就可以用map()實現(xiàn)如下:

        現(xiàn)在,我們用Python代碼實現(xiàn):

        代碼如下:


        >>> def f(x):
        ... return x * x
        ...
        >>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
        [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]


        map()傳入的第一個參數(shù)是f,即函數(shù)對象本身。

        你可能會想,不需要map()函數(shù),寫一個循環(huán),也可以計算出結(jié)果:

        代碼如下:


        L = []
        for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
        L.append(f(n))
        print L


        的確可以,但是,從上面的循環(huán)代碼,能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一個元素并把結(jié)果生成一個新的list”嗎?

        所以,map()作為高階函數(shù),事實上它把運算規(guī)則抽象了,因此,我們不但可以計算簡單的f(x)=x2,還可以計算任意復雜的函數(shù),比如,把這個list所有數(shù)字轉(zhuǎn)為字符串:

        代碼如下:


        >>> map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
        ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']


        只需要一行代碼。

        再看reduce的用法。reduce把一個函數(shù)作用在一個序列[x1, x2, x3...]上,這個函數(shù)必須接收兩個參數(shù),reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個元素做累積計算,其效果就是:

        代碼如下:


        reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)


        比方說對一個序列求和,就可以用reduce實現(xiàn):

        代碼如下:


        >>> def add(x, y):
        ... return x + y
        ...
        >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
        25


        當然求和運算可以直接用Python內(nèi)建函數(shù)sum(),沒必要動用reduce。

        但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]變換成整數(shù)13579,reduce就可以派上用場:

        代碼如下:


        >>> def fn(x, y):
        ... return x * 10 + y
        ...
        >>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
        13579


        這個例子本身沒多大用處,但是,如果考慮到字符串str也是一個序列,對上面的例子稍加改動,配合map(),我們就可以寫出把str轉(zhuǎn)換為int的函數(shù):

        代碼如下:


        >>> def fn(x, y):
        ... return x * 10 + y
        ...
        >>> def char2num(s):
        ... return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
        ...
        >>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
        13579


        整理成一個str2int的函數(shù)就是:

        代碼如下:


        def str2int(s):
        def fn(x, y):
        return x * 10 + y
        def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]
        return reduce(fn, map(char2num, s))


        還可以用lambda函數(shù)進一步簡化成:

        代碼如下:


        def char2num(s):
        return {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}[s]

        def str2int(s):
        return reduce(lambda x,y: x*10+y, map(char2num, s))


        也就是說,假設Python沒有提供int()函數(shù),你完全可以自己寫一個把字符串轉(zhuǎn)化為整數(shù)的函數(shù),而且只需要幾行代碼!

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        Python中的高級函數(shù)map/reduce使用實例:Python內(nèi)建了map()和reduce()函數(shù)。 如果你讀過Google的那篇大名鼎鼎的論文MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters,你就能大概明白map/reduce的概念。 我們先看map。map()函數(shù)接收兩個參數(shù),一個是函數(shù),一個是序列,ma
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