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Python基础-map/reduce/filter
一、map
Python内置函数，用法及说明如下：
class map(object):
"""
map(func, *iterables) --> map object
Make an iterator that computes the function using arguments from
each of the iterables. Stops when the shortest iterable is exhausted.
"""
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：
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。
#使用lambda匿名函数 list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
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])) [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘, ‘5‘, ‘6‘, ‘7‘, ‘8‘, ‘9‘]
map函数的优点：
- 函数逻辑更加清晰，参数‘f’就表明了对元素的操作
- map是高阶函数，可以执行抽象度更高的运算
二、 reduce
def reduce(function, sequence, initial=None): # real signature unknown; restored from __doc__
"""
reduce(function, sequence[, initial]) -> value
Apply a function of two arguments cumulatively to the items of a sequence,
from left to right, so as to reduce the sequence to a single value.
For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates
((((1+2)+3)+4)+5). If initial is present, it is placed before the items
of the sequence in the calculation, and serves as a default when the
sequence is empty.
"""
pass
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
匿名函数实现：
reduce(lambda x, y : x + y, [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
匿名函数实现：
reduce(lambda x, y: x * 10 + y, [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‘: 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‘: 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))
还可以用lambda函数进一步简化成：
from functools import reduce
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))
小练习：
- 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‘]：
list(map(lambda x: x.capitalize(), [‘adam‘, ‘LISA‘, ‘barT‘])) [‘Adam‘, ‘Lisa‘, ‘Bart‘]
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：
def prod(l):
return reduce(lambda x, y: x * y, l)
l = [1, 2 ,3, 4, 5]
print(prod(l))
120
匿名函数实现：
reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4, 5]) 120
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：
from functools import reduce
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 str_split(s):
s1, s2 = s.split(‘.‘)
return s1, s2
def str2int_1(s1):
return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s1))
def str2int_2(s2):
return (reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s2)))/pow(10, len(s2))
def str2float(s):
s1, s2 = str_split(s)
res = str2int_1(s1) + str2int_2(s2)
return res
a = str2float(‘123.456‘)
print(a)
123.456
待更新：
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