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Python学习笔记(六)map/reduce
摘抄:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014317852443934a86aa5bb5ea47fbbd5f35282b331335000
本文章完全用来个人学习复习,侵删;
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。
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‘]
- reduce
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]) # 效果等于 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
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‘: 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
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