Map and reduce python

Don’t learn to code. Code to learn!

Python — Обзор
Основы синтаксиса Python
Операторы в Python
Типы данных в Python
Условные конструкторы в Python
Циклы в Python
Функции в Python
Функциональное программирование в Python
ООП в Python
Модули в Python
Работа с файлами в Python
Обработка исключительных ситуаций в Python

Функциональным называется такой подход к процессу программирования, в программа рассматривается как вычисление математических функций, при этом не используются состояния и изменяемые объекты. Как правило, когда говорят о элементах функционального программировании в Python, то подразумеваются следующие функции: lambda, map, filter, reduce, zip.

Lambda выражение в Python:

lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную функцию, то есть функцию без имени. Такие функции можно назвать одноразовыми, они используются только при создании. Как правило, lambda функции используются в комбинации с функциями filter, map, reduce.

Синтаксис lambda выражения в Python

lambda arguments: expression

В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)

>>> multiply = lambda x,y: x * y >>> multiply(21, 2) 42

Но, конечно же, все преимущества lambda-выражений мы получаем, используя lambda в связке с другими функциями

Функция map() в Python:

В Python функция map принимает два аргумента: функцию и аргумент составного типа данных, например, список. map применяет к каждому элементу списка переданную функцию. Например, вы прочитали из файла список чисел, изначально все эти числа имеют строковый тип данных, чтобы работать с ними — нужно превратить их в целое число:

old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'] new_list = [] for item in old_list: new_list.append(int(item)) print (new_list) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:

old_list = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'] new_list = list(map(int, old_list)) print (new_list) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Как видите такой способ занимает меньше строк, более читабелен и выполняется быстрее. map также работает и с функциями созданными пользователем:

def miles_to_kilometers(num_miles): """ Converts miles to the kilometers """ return num_miles * 1.6 mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9] kilometer_distances = list(map(miles_to_kilometers, mile_distances)) print (kilometer_distances) [1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]

А теперь то же самое, только используя lambda выражение:

mile_distances = [1.0, 6.5, 17.4, 2.4, 9] kilometer_distances = list(map(lambda x: x * 1.6, mile_distances)) print (kilometer_distances) [1.6, 10.4, 27.84, 3.84, 14.4]

Функция map может быть так же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:

l1 = [1,2,3] l2 = [4,5,6] new_list = list(map(lambda x,y: x + y, l1, l2)) print (new_list) [5, 7, 9]

Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:

l1 = [1,2,3] l2 = [4,5] new_list = list(map(lambda x,y: + y, l1, l2)) print (new_list) [5,7]

Функция filter() в Python:

Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве аргументов функцию и последовательность, которую необходимо отфильтровать:

mixed = ['мак', 'просо', 'мак', 'мак', 'просо', 'мак', 'просо', 'просо', 'просо', 'мак'] zolushka = list(filter(lambda x: x == 'мак', mixed)) print (zolushka) ['мак', 'мак', 'мак', 'мак', 'мак']

Обратите внимание, что функция, передаваемая в filter должна возвращать значение True / False, чтобы элементы корректно отфильтровались.

Функция reduce() в Python:

Функция reduce принимает 2 аргумента: функцию и последовательность. reduce() последовательно применяет функцию-аргумент к элементам списка, возвращает единичное значение. Обратите внимание в Python 2.x функция reduce доступна как встроенная, в то время, как в Python 3 она была перемещена в модуль functools.

Вычисление суммы всех элементов списка при помощи reduce:

from functools import reduce items = [1,2,3,4,5] sum_all = reduce(lambda x,y: x + y, items) print (sum_all) 15

Вычисление наибольшего элемента в списке при помощи reduce:

from functools import reduce items = [1, 24, 17, 14, 9, 32, 2] all_max = reduce(lambda a,b: a if (a > b) else b, items) print (all_max) 32

Функция zip() в Python:

Функция zip объединяет в кортежи элементы из последовательностей переданных в качестве аргументов.

a = [1,2,3] b = "xyz" c = (None, True) res = list(zip(a, b, c)) print (res) [(1, 'x', None), (2, 'y', True)]

Обратите внимание, что zip прекращает выполнение, как только достигнут конец самого короткого списка.

Источник

Функции Map, Filter и Reduce в Python

Функции Map , Filter и Reduce являются парадигмами функционального программирования. Они позволяют программисту (вам) писать более простой и короткий код без необходимости беспокоиться о таких сложностях, как циклы и ветвления.

По сути, эти три функции позволяют вам применять функцию ко многим итерациям за один полный цикл. Функции map и filter встроены в Python (в модуле __builtins__ ) и не требуют импорта. reduce , однако, необходимо импортировать, поскольку он находится в модуле functools .Давайте получше разберемся, как они все работают, начиная с map .

Функция Map

Функция map() в python имеет следующий синтаксис:

Где func это функция, к которой будет применен каждый элемент из iterables (столько, сколько их есть). Заметили звездочку ( * ) на iterables ? Это означает, что итераций может быть сколько угодно много, поскольку у func столько точных чисел, сколько и для входных аргументов. Прежде чем перейти к примеру, важно отметить следующее:

В Python 2, функция map() возвращает список. В Python 3, однако, функция возвращает map object который является объектом-генератором. Чтобы получить результат в виде списка, встроенная функция list() может быть вызвана для объекта карты, то есть список list(map(func, *iterables))
Количество аргументов функции должно быть числом перечисленных iterables .

Давайте посмотрим, как эти правила действуют на следующих примерах.

Скажем, у меня есть список ( iterable ) моих любимых имен домашних животных, все в нижнем регистре, и мне нужны они в верхнем регистре. Традиционно, в обычном программировании на Python я бы сделал что-то вроде этого:

Пишем Hello World на Python

Python является очень простым языком и имеет очень простой синтаксис. Это вдохновляет программистов программировать без шаблонного (заранее подготовленного) кода. Самая

Как работают словари в Python? Что такое <>?

Словарь — это тип данных, аналогичный массивам, но работающий с ключами и значениями вместо индексов. К каждому значению, хранящемуся в

Функции Map, Filter и Reduce в Python

Функции Map, Filter и Reduce являются парадигмами функционального программирования. Они позволяют программисту (вам) писать более простой и короткий код без

Источник

Встроенные функции map, filter и reduce в Python

Python предоставляет множество встроенных (built-in) функций, которые предопределены и могут использоваться конечным пользователем, просто вызывая их. Эти функции не только облегчают работу программистов, но и создают стандартную среду программирования. В этой статье вы узнаете о трех таких впечатляющих функциях, как map(), filter() и reduce() в Python.

Что такое функции map(), filter() и reduce() в Python?

Как упоминалось ранее, map(), filter() и reduce() являются встроенными функциями Python. Эти функции обеспечивают функциональный программный аспект Python. В функциональном программировании передаваемые аргументы являются единственными факторами, которые определяют результат. Эти функции могут принимать любую другую функцию в качестве параметра и могут быть переданы другим функциям в качестве параметров.

Функция map():

Функция map() является типом высшего порядка. Как упоминалось ранее, эта функция принимает другую функцию в качестве параметра вместе с итерируемой последовательностью и возвращает выходные данные после применения функции на каждый итерируемый элемент из последовательности. Синтаксис выглядит следующим образом:

Здесь функция определяет выражение, которое в свою очередь применяется к итерируемым элементам. Функция map может принимать функции, которые определил сам пользователь, а также лямбда-функции в качестве параметра.

Совместное использование с функциями, определяемыми пользователем и Lambda-функциями:

Пользовательские функции совместно с map():

Функция map() может принимать пользовательские функции в качестве параметров. Параметры этих функций устанавливаются исключительно пользователем или программистом.

def newfunc(a): return a*a x = map(newfunc, (1,2,3,4)) # x - это объект типа map print(x) print(set(x))

Вы также можете передать несколько списков в качестве параметров.

def func(a, b): return a + b a = map(func, [2, 4, 5], [1,2,3]) print(a) print(tuple(a))

Теперь давайте посмотрим, как вы можете использовать lambda-функции внутри map().

Lambda-функции совместно с map():

Lambda-функции — это функции, которые являются анонимными и им не нужно указывать какое-то собственное имя, как это происходит с пользовательскими функциями. Эти функции часто передаются в качестве параметров другим функциям.
Теперь давайте попробуем применить lambda-функции совместно с функцией map(). Рассмотрим следующий пример:

tup = (5, 7, 22, 97, 54, 62, 77, 23, 73, 61) newtuple = tuple(map(lambda x: x+3 , tup)) print(newtuple)

(8, 10, 25, 100, 57, 65, 80, 26, 76, 64)

Приведенный выше вывод является результатом применения lambda-выражения (x + 3) к каждому элементу, присутствующему в кортеже.

Функция filter():

Функция filter() используется для создания списка, состоящего из значений, для которых функция возвращает true. Синтаксис этого следующий:

Так же, как и map(), эта функция может использовать в качестве параметра пользовательские функции, а также lambda-функции.

def func(x): if x>=3: return x y = filter(func, (1,2,3,4)) print(y) print(list(y))

Как видите, y — это объект типа функции filter, а выходной список — это список значений, которые являются истинными для условия (x>=3).

Использование lambda-функций совместно с filter():

Lambda-функция, которая используется в качестве параметра, фактически определяет условие, которое необходимо проверить.

y = filter(lambda x: (x>=3), (1,2,3,4)) print(list(y))

Приведенный выше код выдает тот же результат, что и предыдущая функция.

Функция reduce():

Функция reduce(), как можно понять из названия, применяет переданную функцию к итерируемому объекту и возвращает одно значение.

Здесь функция определяет, какое выражение необходимо применить к итерируемому объекту. Эту функцию необходимо импортировать из модуля functools.

from functools import reduce reduce(lambda a, b: a + b, [23, 21, 45, 98])

В приведенном выше примере функция reduce последовательно суммирует каждый элемент из списка и возвращает одно выходное значение.

Функции map(), filter() и reduce() в Python могут использоваться вместе друг с другом.

Совместное использование функций map(), filter() и reduce() functions:

Когда вы совместно друг с другом используете функции, то сначала исполняются внутренние функции, а затем внешние функции обрабатывают результат выполнения внутренних функций.

c = map(lambda x:x+x,filter(lambda x: (x>=3), (1,2,3,4))) print(list(c))

Если вы отфильтруете целые числа, большие или равные 3, из данного кортежа, вы получите [3,4] в результате. Затем, если вы примените функцию map к результату вывода предыдущей функции с использованием условия (x + x), то вы получите [6,8] список, который является выходным.

Использование map() внутри filter():

Когда вы используете функцию map() внутри функции filter(), итерации сначала обрабатываются функцией map, а затем к ним применяется условие filter().

c = filter(lambda x: (x>=3),map(lambda x:x+x, (1,2,3,4))) print(list(c))

Использование map() и filter() внутри reduce():

Вывод внутренних функций обрабатывается в соответствии с условием, заданным для функции reduce().

d = reduce(lambda x,y: x+y,map(lambda x:x+x,filter(lambda x: (x>=3), (1,2,3,4)))) print(d)

Результатом и выходными данными внутренних функций map() и reduce() является [6,8].

Итак, можно подводить итоги статьи по функциям map(), filter() и reduce() в Python. Я надеюсь, что вы все ясно поняли. Постарайтесь как можно больше практиковаться и применять полученные знания на практике.

Остались какие-то вопросы по теме? Пожалуйста, напишите их в разделе комментариев этой статьи, и мы дадим вам ответ как можно скорее.

Источник