python基础——map/reduce

python基础——map/reduce

　　

　　Python内建了map()和reduce()函数。

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

　　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])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

　　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：

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

　　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
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
25

　　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
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579

　　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：

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

　　整理成一个str2int的函数就是：

from functools import reduce

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

　　还可以用lambda函数进一步简化成：

from functools import reduce

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

　　lambda函数的用法在后面介绍。

练习

　　1、利用map()函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入：['adam', 'LISA', 'barT']，输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']：

#练习一：
'''
利用map()函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。
输入：['adam', 'LISA', 'barT']，输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']：
'''
def normalize(name):    #name为一个字符串
    name=name[0].upper()+name[1:].lower()    #name[0]表示字符串的首字符
    return name

res=map(normalize,['lINdA','TOM','pAUlA','iSelYONA'])    #将normalize()函数依次作用于'lINdA'
#'TOM' 'pAUlA' 和'iSelYONA'
print(list(res))

　　

　　运行结果：

　　

　　

　　2、Python提供的sum()函数可以接受一个list并求和，请编写一个prod()函数，可以接受一个list并利用reduce()求积：

#练习二：
'''
Python提供的sum()函数可以接受一个list并求和，请编写一个prod()函数，
可以接受一个list并利用reduce()求积
'''

def prod(L):    #L为一个list
    def Mult(x,y):
        return x *y

    return reduce(Mult,L)

L1=[3,5,7,9]
print(prod(L1))

　　

　　运行结果：

　　　　　　

　　3、利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串'123.456'转换成浮点数123.456：

#练习三：
'''
利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串'123.456'转换成浮点数123.456：
'''

def str2float(s):
    s=s.split('.')            #以'.'分割字符串

    def f_int(x,y):            #计算整数部分
        return x*10 +y

    def f_dec(x,y):            #计算小数部分
        return x/10 +y

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

    return reduce(f_int,map(char2num,s[0])) + reduce(f_dec,list(map(char2num,s[1]))[::-1])/10
    #[::-1]翻转list 注意最后还得除以10，因为reduce处理完之后是4.56，还得将小数点往前移一位
print(str2float('123.456'))

　　运行结果：