[TOC] ### 引入 Python内建了`map()`和`reduce()`函数。 如果你读过`Google`的那篇大名鼎鼎的论文`“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters`”，你就能大概明白`map/reduce`的概念。 ### map() 我们先看`map`。`map()`函数接收两个参数，一个是函数，一个是`Iterable`，`map`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)=$$x^{2}$$，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：  现在，我们用Python代码实现： ~~~ >>> 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`Iterator`，`Iterator`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`。 你可能会想，不需要`map()`函数，写一个循环，也可以计算出结果： ~~~ L = [] for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]: L.append(f(n)) print(L) ~~~ 的确可以，但是，从上面的循环代码，能一眼看明白“把`f(x)`作用在`list`的每一个元素并把结果生成一个新的`list`”吗？ 所以，`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)=$$x^{2}$$，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'] ~~~ 只需要一行代码。 ### reduce() 再看`reduce`的用法。`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 ~~~ 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`13579`，`reduce`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 ~~~ 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)) ~~~ 也就是说，假设Python没有提供`int()`函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码！ `lambda`函数的用法在后面介绍。 ### 练习 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']`： ~~~ # -*- coding: utf-8 -*- def normalize(name): pass # 测试: L1 = ['adam', 'LISA', 'barT'] L2 = list(map(normalize, L1)) print(L2) ~~~ #### 参考源码 ~~~ # -*- coding: utf-8 -*- def normalize(name): return name[0:1].upper()+name[1:].lower() # 测试: L1 = ['adam', 'LISA', 'barT'] L2 = list(map(normalize, L1)) print(L2) ~~~ ### 练习 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： ~~~ # -*- coding: utf-8 -*- from functools import reduce def prod(L): pass print('3 * 5 * 7 * 9 =', prod([3, 5, 7, 9])) ~~~ #### 参考源码 ~~~ # -*- coding: utf-8 -*- from functools import reduce def prod(L): return reduce(lambda x,y:x * y,L) print('3 * 5 * 7 * 9 =', prod([3, 5, 7, 9])) ~~~ >[info]（制书作者）这里解释一下 lambda 函数，如上面的 (lambda x,y:x * y) 的意思是： 定义了一个两个参数的函数，参数分别为： x，y 其函数体为 x * y 可以看成 Python 的代码如下： ~~~ def f(x,y) return x * y ~~~ ### 练习 3 利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串'123.456'转换成浮点数123.456： ~~~ # -*- coding: utf-8 -*- from functools import reduce def str2float(s): pass print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456')) ~~~ #### 参考源码 ~~~ # -*- coding: utf-8 -*- from functools import reduce def str2float(s): //通过字符串的 split(s) :根据 s 来分隔字符串，返回字符串数组，比如这里的 通过`'.'`就分隔成了 '123'，'456' sArr = s.split('.') leng = len(sArr[1]) t = 1.0 while leng > 0: t*=10 leng-=1 //把字符串数组转化成 float list L = list(map(float,sArr)) //使用 lambda 函数计算合成返回 return reduce(lambda x,y:x+y,[L[0],L[1]/t]) print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456')) ~~~