• 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Iterablemap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IteratorIterator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:

    1. 函数逻辑更加清晰,参数‘f’就表明了对元素的操作
    2. 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13579reduce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:

    1. 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mapreduce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
    

      

     三、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于每个元素,然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。

    class filter(object):
        """
        filter(function or None, iterable) --> filter object
        
        Return an iterator yielding those items of iterable for which function(item)
        is true. If function is None, return the items that are true.
        """
    

    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
    list(filter(is_odd, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
    [1, 3, 5, 7, 9]
    

    同样可以加入匿名函数:

    list(filter(lambda x: x % 2 == 1, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
    [1, 3, 5, 7, 9]
    

    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()
    list(filter(not_empty, ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
    ['A', 'B', 'C']
    

    匿名函数的形式:

    list(filter(lambda x: x and x.strip(), ['A', '', 'B', None, 'C', ' ']))
    ['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。

    注意到filter()函数返回的是一个Iterator,也就是一个惰性序列,所以要强迫filter()完成计算结果,需要用list()函数获得所有结果并返回list。

    实例:

    用filter求素数

    计算素数的一个方法是埃氏筛法,它的算法理解起来非常简单:

    首先,列出从2开始的所有自然数,构造一个序列:

    2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

    取序列的第一个数2,它一定是素数,然后用2把序列的2的倍数筛掉:

    3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

    取新序列的第一个数3,它一定是素数,然后用3把序列的3的倍数筛掉:

    5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

    取新序列的第一个数5,然后用5把序列的5的倍数筛掉:

    7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...

    不断筛下去,就可以得到所有的素数。

    用Python来实现这个算法,可以先构造一个从3开始的奇数序列:

    def _odd_iter():
        n = 1
        while True:
            n = n + 2
            yield n
    

    注意这是一个生成器,并且是一个无限序列。

    然后定义一个筛选函数:

    def _not_divisible(n):
        return lambda x: x % n > 0
    

    最后,定义一个生成器,不断返回下一个素数:

    def primes():
        yield 2
        it = _odd_iter()    #初始序列
        while True:
            n = next(it)    #返回序列的第一个数
            yield n
            it = filter(_n
    

    这个生成器先返回第一个素数2,然后,利用filter()不断产生筛选后的新的序列。

    由于primes()也是一个无限序列,所以调用时需要设置一个退出循环的条件:

    #打印100以内的素数
    for n in primes():
        if n < 100:
            print(n)
        else:
            break
            
    2
    3
    5
    7
    11
    13
    17
    19
    23
    29
    31
    37
    41
    43
    47
    53
    59
    61
    67
    71
    73
    79
    83
    89
    97
    

    注意到Iterator是惰性计算的序列,所以我们可以用Python表示“全体自然数”,“全体素数”这样的序列,而代码非常简洁。

    小练习:

    1. 回数是指从左向右读和从右向左读都是一样的数,例如12321909。请利用filter()滤掉非回数:
    list(filter(lambda x: str(x) == str(x)[::-1], range(1,1000)))
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 101, 111, 121, 131, 141, 151, 161, 171, 181, 191, 202, 212, 222, 232, 242, 252, 262, 272, 282, 292, 
    303, 313, 323, 333, 343, 353, 363, 373, 383, 393, 404, 414, 424, 434, 444, 454, 464, 474, 484, 494, 505, 515, 525, 535, 545, 555, 565, 575, 585, 595, 606, 616, 626,
    636, 646, 656, 666, 676, 686, 696, 707, 717, 727, 737, 747, 757, 767, 777, 787, 797, 808, 818, 828, 838, 848, 858, 868, 878, 888, 898, 909, 919, 929, 939, 949, 959,
    969, 979, 989, 999]

      思路:先将int数字类型转换为str字符串类型,然后比较原字符串和取反后的字符串是否相等来返回值。

      

      

    参考资料:

    廖雪峰的官方网站

    帮助很大,非常感谢!

      

      

      

      

      

      

      

      

      

      

      

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