Python內建了map()和reduce()函數。
如果你讀過Google的那篇大名鼎鼎的論文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。
我們先看map。map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是序列，map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素，并把結果作為新的list返回。
舉例說明，比如我們有一個函數f(x)=x2，要把這個函數作用在一個list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()實現如下：
現在，我們用Python代碼實現：
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>>> def f(x):... return x * x...>>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] |
map()傳入的第一個參數是f，即函數對象本身。
你可能會想，不需要map()函數，寫一個循環，也可以計算出結果：
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L = []for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]: L.append(f(n))print L |
的確可以，但是，從上面的循環代碼，能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一個元素并把結果生成一個新的list”嗎？
所以，map()作為高階函數，事實上它把運算規則抽象了，因此，我們不但可以計算簡單的f(x)=x2，還可以計算任意復雜的函數，比如，把這個list所有數字轉為字符串：
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>>> map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] |
只需要一行代碼。
再看reduce的用法。reduce把一個函數作用在一個序列[x1, x2, x3...]上，這個函數必須接收兩個參數，reduce把結果繼續和序列的下一個元素做累積計算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
比方說對一個序列求和，就可以用reduce實現：
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>>> def add(x, y):... return x + y...>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])25 |
當然求和運算可以直接用Python內建函數sum()，沒必要動用reduce。
但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]變換成整數13579，reduce就可以派上用場：
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>>> def fn(x, y):... return x * 10 + y...>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])13579 |
這個例子本身沒多大用處，但是，如果考慮到字符串str也是一個序列，對上面的例子稍加改動，配合map()，我們就可以寫出把str轉換為int的函數：
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>>> 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 |
整理成一個str2int的函數就是：
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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)) |
還可以用lambda函數進一步簡化成：
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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] |
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def str2int(s): return reduce(lambda x,y: x*10+y, map(char2num, s)) |
也就是說，假設Python沒有提供int()函數，你完全可以自己寫一個把字符串轉化為整數的函數，而且只需要幾行代碼！
練習
利用map()函數，把用戶輸入的不規范的英文名字，變為首字母大寫，其他小寫的規范名字。輸入：['adam', 'LISA', 'barT']，輸出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']。
Python提供的sum()函數可以接受一個list并求和，請編寫一個prod()函數，可以接受一個list并利用reduce()求積。
