本篇将开始介绍python高阶函数map/reduce/filter的用法,更多内容请参考:Python学习指南

map/reduce

Python内建了map()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,比如我们有一个函数f(x) = x的二次方,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 >>>map(f, [1,2,3,4,5,6,7,8,9])
[1,4,9,16,25,36,49,64,81]

map()传入的第一个蚕食是f,即函数对象本身。

你可能会想,不需要map()函数,写一个循环,也可以计算结果:

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) = x的二次方,还可以计算呢任意复杂的函数,比如,把这个list所有数字转化为字符串:

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

比如说对一个序列求和,就可以用reduce实现:

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]变成整数13579,reduce就可以派上用场:

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()函数,我们就可以写出把str转换为int的函数:

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:

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:

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))

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!

filter

Python内建的filter()函数用于过滤序列。

map()类似,filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是,filter()把传入的函数依次作用与每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

例如,在一个list中,删掉偶数,只保留奇数,可以这么写:

def is_odd(n):
return n % 2 == 1 filter(is_odd, [1, 2, 4, 5, 6, 9, 10, 15])
# 结果: [1, 5, 9, 15]

把一个序列中的空字符串删掉,可以这么写:

def not_empty(s):
return s and s.strip() filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' '])
# 结果: ['A', 'B', 'C']

可见用filter()这个高阶函数,关键在于正确实现一个“筛选”函数。

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