python--map()、reduce()
map()和reduce()是一种在处理大数据时的重要思想,在平时也可以利用。在python中内置了这两个方法,map取映射的意思,reduce取归纳的意思。
一、map()
- map(func, lsd)
参数1是函数
参数2是序列
- 功能:将传入的函数依次作用在序列中的每一个元素,并把结果作为一个新的Iterator返回。
注:可迭代对象是个惰性的列表,直接输出为一个地址,要想输出里面内容要显示的写出来,eg:print(list(res))
- # 下面实例的目标是将列表中的字符转换为整形
- def char2int(chr):
- return {'':0, '':1, '':2, '':3}[chr] # 通过字典来返回转换后的结果
- lis = ['','','','']
- res = map(char2int, lis) # 用自己写的函数映射到每个元素上
- res2 = map(int, lis) # 通过内置函数来实现
- print(res) # 惰性列表,返回一个内存地址
- print(list(res)) # 强制转换成列表
- print(list(res2))
二、ruduce()
- reduce(func, lsd)
参数1是函数
参数2是序列
注:reduce需要引入:from functools import reduce
- 功能:一个函数作用在序列上,这个函数必须接受两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素累积运算。
- eg: reduce(f, [a,b,c,d]) 等价于f(f(f(a,b),c),d) ----f是一个接受两个参数的函数。
- # 实现一个累加
- from functools import reduce
- # 自定义的两输入加法
- def Sum(a,b):
- return a + b
- lis = [1,2,3,4,5]
- res = reduce(Sum, lis) # 对序列中的元素类似递归的加进去
- print(res) # 由于reduce返回的只是一个结果,不必考虑map中提到的问题
三、综合
map、reduce经常是配合起来使用的,下面有一个简单的例子,例子旨在介绍如何使用,无需关心是否实用。
- # 这段代码是想要将一段数字的字符串转换为整型
- from functools import reduce # 引入reduce方法
- def str2int(str):
- # reduce中使用的函数,将map转换后的列表中元素,生成按顺序排列的整型数字
- def fc(x,y):
- return x * 10 + y
- # 把字符串中每个元素转换成对应的整型数字,返回一个整型的列表
- def fs(chr):
- return {'':0, '':1, '':2, '':3,'':4, '':5, '':6, '':7, '':8, '':9}[chr]
- return reduce(fc, map(fs,list(str))) # 先使用map函数把每个元素转成数字,然后用reduce函数把数字拼接起来
- res = str2int('')
- print(res)
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