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':0, '1':1, '2':2, '3':3}[chr] # 通过字典来返回转换后的结果
lis = ['2','1','3','0']
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。
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# 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。
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# 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':0, '1':1, '2':2, '3':3,'4':4, '5':5, '6':6, '7':7, '8':8, '9':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('2314233123')
print(res)