Python 函數程式設計式設計的三大法寶map+filter+reduce分享

2022-03-22 19:00:52

一、map

在沒有迴圈的情況下處理可迭代物件：map

有時我們需要對列表、集合、字典等可迭代序列做的一個操作就是：對其中每一個元素值進行某種操作，把其結果收集起來。

比如選出資料庫中的某一列進行加減操作，或者針對某些特殊的值做平方的處理。

我們先來看一個例子：

>>> test = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> square = []
>>> for x in test:
    square.append(x*x)

    
>>> square
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
>>>

此時就可以利用 Python 的 map，允許您在不使用迴圈的顯式中處理和轉換所有專案，該技術通常稱為對映。當您需要將轉換函數應用於可迭代並將其轉換為新的迭代時，map 就能夠有其用武之地。

>>> test = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> 
>>> def square(num):
    return num*num

>>> list(map(square, test))
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
>>>

如上，我們會傳入一個自定義的函數 square() 來更加一般化地使用它，也就是對列表中的每一個元素都應用這個函數。

map 對列表中的每一個元素都呼叫了 square 函數，並將返回值收集到一個新的列表中。

正因為我們需要自定義一個 square 函數，結合上一篇文章 lambda 函數的簡單介紹中。我們可以利用 lambda 直接生成這個匿名函數，也就是可以寫出這樣的程式碼實現相同的功能：

>>> list(map((lambda x: x*x), test))
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
>>>

map 傳入內建 Python 函數

除了自定義函數，還可以 map 中傳入內建的 Python 函數。例如，如果您有一個字串列表，您可以輕鬆地建立一個計算該字串列表長度的新列表：

>>> name = ["Sam", "Dwen", "Kyrie"]
>>> list(map(len, name))
[3, 4, 5]
>>>

map 高階用法

map 不單能實現 for 迴圈能實現的同樣的方式，還有效能優勢。map 的高階用法比如：在一個可序列型別中，map 會按照順序，並行地從各個序列中逐項取出一組又一組引數，然後傳入函數中：

>>> pow(2, 8)
256
>>> pow(3,8)
6561
>>> list(map(pow, [1,2,3], [8, 8, 8]))
[1, 256, 6561]
>>>

能看到上述程式碼的結果，map 對傳入的每個序列並行各自取一個值。

二、map 與列表推導式

map 呼叫其實與列表推導式相似。

>>> test = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> [x*x for x in test]
[1, 4, 9, 16, 25, 36]
>>> list(map((lambda x: x*x), test))
[1, 4, 9, 16, 25, 36]

但是 map 在一般情況下會比列表推導式執行更快，而且編寫的程式碼也會更少。而且有一點很重要：通過使用圓括號而不是方括號來包圍一個推導，能建立一個按需產生值的物件，減少了記憶體又減少了程式的響應時間。

三、選擇可迭代物件中的元素：filter

map 函數是將 Python 函數語言程式設計工具集中一個主要也相對明確的代表。而 filter 和 reduce 分別實現了基於一個測試函數選擇可迭代物件的元素，以及向”元素對“ 應用函數的功能。

下面來看一個呼叫 filter 挑出一個序列中大於零的元素：

>>> list(range(-10, 10))
[-10, -9, -8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(filter((lambda x : x > 0), range(-10, 10)))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

filter 對於序列或可迭代物件中的元素，如果函數對該元素返回了 True 值，這個元素就會被加入到結果列表中。

與 map 一樣，filter 也能用一個 for 迴圈來等效，但是 filter 是內建的、簡明的，通常也執行得更快：

>>> result = []
>>> for x in range(-10, 10):
    if x > 0:
        result.append(x)

        
>>> resullt
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

同樣的功能，我們也能用列表推導式來實現：

>>> [x for x in range(-10,10) if x > 0]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

四、合併可迭代物件中的元素: reduce

Python的 reduce（）是一種函數，它在 Python 標準庫中居住在一個名為 functools 的模組中:

from functools import reduce

通過 reduce 來計算一個列表中所有元素加起來的和：

>>> reduce((lambda x, y: x + y),[1,2,3,4,5])
15

reduce 會將當前的和列表中的下一個元素傳入列出的 lambda 函數，在預設條件下，序列中的第一個元素初始化了起始值。

使用 reduce 的這種用法也與如下使用 for 迴圈實現了同樣的功能：

>>> test = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> result = test[0]
>>> for x in test[1:]:
    result  = result + x
    
>>> result
15

五、總結

map 包括將轉換函數應用於可迭代物件以生成新的可迭代物件。新迭代中的項是通過對原始迭代中的每個項呼叫轉換函數來生成的。
filter 包括將謂詞或布林值函數應用於迭代以生成新的可迭代。通過篩選原始可迭代中的任何專案，以使謂詞函數返回 false 的任何專案生成的專案。
reduce 包括將 reduce 函數應用於迭代以產生單個累積值。

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