MapReduce:面向大型集群的简化数据处理引文

map()函数

Python中的map()函数接收两个参数,一个是调用函数对象(python中处处皆对象,函数未实例前也可以当对象一样调用),另一个是调用函数所需要的参数,返回值是迭代计算出的结果所组成的列表。

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

显示结果:

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

reduce() 函数

reduce函数同样需要两个参数,一个是调用函数对象,另一个数调用函数所需要的参数,其返回值是将计算结果继续和下一个元素做累积。

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

显示结果:

x is: 1 y is: 3
x is: 4 y is: 5
x is: 9 y is: 7
x is: 16 y is: 9
25

或许可能会问,python的内置函数sum()就可以得到想要的结果,为什么要有reduce呢。看如下案例,我们想要将[1,3,5,7,9]返回成13579

 from functools import reduce
def add(x,y):
print('x is:',x,'y is:',y)
return x*10+y
ret=reduce(add,[1,3,5,7,9])
print(ret)

显示结果:

 x is: 1 y is: 3
x is: 13 y is: 5
x is: 135 y is: 7
x is: 1357 y is: 9
13579

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