简单了解python高阶函数map/reduce

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 495
收藏 0 赞 0 分享

高阶函数map/reduce

Python内建了map()和reduce()函数。

我们先看map。map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回。

举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上,就可以用map()实现如下:

现在,我们用Python代码实现:

def f(x):
return x * x
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print list(r)

运行结果:

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Process finished with exit code 0

map()传入的第一个参数是f,即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator,Iterator是惰性序列,因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
你可能会想,不需要map()函数,写一个循环,也可以计算出结果:

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

的确可以,但是,从上面的循环代码,能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list”吗?

所以,map()作为高阶函数,事实上它把运算规则抽象了,因此,我们不但可以计算简单的f(x)=x2,还可以计算任意复杂的函数,比如,把这个list所有数字转为字符串:

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

运行结果:

['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
Process finished with exit code 0

只需要一行代码。

再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:

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

比方说对一个序列求和,就可以用reduce实现:

from functools import reduce
def add(x, y):
return x + y
print reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])

运行结果:

25
Process finished with exit code 0

当然求和运算可以直接用Python内建函数sum(),没必要动用reduce。

但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579,reduce就可以派上用场:

from functools import reduce
def fn(x, y):
return x * 10 + y
print reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])

运行结果:

13579
Process finished with exit code 0

这个例子本身没多大用处,但是,如果考虑到字符串str也是一个序列,对上面的例子稍加改动,配合map(),我们就可以写出把str转换为int的函数:

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

运行结果:

13579
Process finished with exit code 0

整理成一个str2int的函数就是:

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

还可以用lambda函数进一步简化成:

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

也就是说,假设Python没有提供int()函数,你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数,而且只需要几行代码!

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

更多精彩内容其他人还在看

Python常见加密模块用法分析【MD5,sha,crypt模块】

这篇文章主要介绍了Python常见加密模块用法,结合实例形式较为详细的分析了MD5,sha与crypt模块加密的相关实现方法与操作技巧,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python向日志输出中添加上下文信息

这篇文章主要介绍了Python向日志输出中添加上下文信息的方法,非常不错,具有参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

Python实现的简单dns查询功能示例

这篇文章主要介绍了Python实现的简单dns查询功能,结合实例形式分析了Python基于socket模块的dns信息查询实现技巧,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

利用Anaconda完美解决Python 2与python 3的共存问题

Anaconda 是 Python 的一个发行版,如果把 Python 比作 Linux,那么 Anancoda 就是 CentOS 或者 Ubuntu,下面这篇文章主要给大家介绍了利用Anaconda完美解决Python 2与python 3共存问题的相关资料,文中介绍的非常详
收藏 0 赞 0 分享

Python随机读取文件实现实例

这篇文章主要介绍了Python随机读取文件的相关资料,需要的朋友可以参考下
收藏 0 赞 0 分享

用生成器来改写直接返回列表的函数方法

下面小编就为大家带来一篇用生成器来改写直接返回列表的函数方法。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python爬虫入门教程--快速理解HTTP协议(一)

http协议是互联网里面最重要,最基础的协议之一,我们的爬虫需要经常和http协议打交道。下面这篇文章主要给大家介绍了关于python爬虫入门之快速理解HTTP协议的相关资料,文中介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
收藏 0 赞 0 分享

老生常谈Python进阶之装饰器

下面小编就为大家带来一篇老生常谈Python进阶之装饰器。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

浅谈Python基础之I/O模型

下面小编就为大家带来一篇浅谈Python基础之I/O模型。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

python如何获取服务器硬件信息

这篇文章主要为大家详细介绍了python获取服务器硬件信息的相关代码,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
收藏 0 赞 0 分享
查看更多