1.相关文献 大名鼎鼎的Google论文<MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters> 对应的中文翻译<MapReduce中文翻译>…

Python中的map()和reduce() Python内建了map()和reduce()函数. map() map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,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list返回. 举例说明,有一个函数f(x)=X^2,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: >>> def f(x): return x*x >>> map(f,[x for x in ra…

MapReduce是一种函数式编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上. Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组. 然而在python中,ma…

  1.filter(function, sequence):对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回: >>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 >>> filter(f, range(2, 25)) [5, 7, 11, 13, 17, 19, 23] >>> d…

filter(function, iterable)map(function, iterable)reduce(function, sequence) filter将 function依次作用于iterable的每个元素,如果返回值为true, 保留元素,否则从iterable里面删除.function必须返回是一个bool类型的函数.例如: def test(x): return (x > 3) filter(test, [1, 2, 3, 4, 5]) =====> [4, 5] map将…

函数式编程 函数式编程(Functional Programming)或者函数程序设计,又称泛函编程,是一种编程范型,它将计算机运算视为数学上的函数计算,并且避免使用程序状态以及易变对象.简单来讲,函数式编程是一种"广播式"的编程,一般结合前面提到过的lambda定义函数,用于科学计算中,会显得特别简洁方便. 在Python中,函数式编程主要由几个函数的使用构成:lambda().map().reduce().filter(),zip(). 列表解析 列表解析在python中能够简化我…

python中的内置函数里面,有map和reduce两个方法,这两个方法可以非常好的去做一些事情,但是之前都没有用过,下面是关于这两个方法的介绍: 一.map相关 map()会根据提供的函数对指定的序列做映射 具体用法及含义如下: 因为这是python27中,所以会直接返回一个list,如果是python3,则返回迭代器 具体参数: (1)function参数:函数,可以包含1个或者多个参数,看sequence的个数(备注:操作的内容其实就是sequence里面的每一个元素) (2)sequen…

据说是函数式编程的一个函数(然后也有人tucao py不太适合干这个),在我看来算是pythonic的一种写法. 简化了我们的操作,比方我们想将list中的数字都加1,最基本的可能是编写一个函数: In [40]: def add_one(i): ....: return i+1 ....: In [41]: for i in range(1, 3): ....: print add_one(i) ....: 2 3 如果使用map就简单一些了: In [42]: map(add_one, ra…

---恢复内容开始--- 1.map 1)map其实相当对吧运算符进行一个抽象,返回的是一个对象,但是这里不知道为什么不可以对一个map返回变量打印两次,难道是因为回收了? def f(x): return x*x tmp = map(f,range(6)) tmps = map(str,range(6)) print (list(tmp)) #print (list(tmps)) print (type(range(6)))#range返回的就是range类型<class 'range'>…

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- def f(x): return x * x r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # 结果r是一个Itertator,是惰性序列 # 通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list print(list(r)) # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] print(list(map(str, [1, 2, 3, 4…