map/reduce

Python内建了map()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。

我们先看map。map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterablemap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)=x2,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:

            f(x) = x * x

                  │
                  │
  ┌───┬───┬───┬───┼───┬───┬───┬───┐
  │   │   │   │   │   │   │   │   │
  ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼

[ 1   2   3   4   5   6   7   8   9 ]

  │   │   │   │   │   │   │   │   │
  │   │   │   │   │   │   │   │   │
  ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼

[ 1   4   9  16  25  36  49  64  81 ]

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IteratorIterator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)=x2,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。

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13579reduce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):
...     digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
...     return digits[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
13579

整理成一个str2int的函数就是:

from functools import reduce

DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}

def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y
    def char2num(s):
        return DIGITS[s]
    return reduce(fn, map(char2num, s))

还可以用lambda函数进一步简化成:

from functools import reduce

DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}

def char2num(s):
    return DIGITS[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']

def normalize(name):
    pass

# 测试:
L1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
L2 = list(map(normalize, L1))
print(L2)

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:

from functools import reduce

def prod(L):
    pass

print('3 * 5 * 7 * 9 =', prod([3, 5, 7, 9]))
if prod([3, 5, 7, 9]) == 945:
    print('测试成功!')
else:
    print('测试失败!')

利用mapreduce编写一个str2float函数,把字符串'123.456'转换成浮点数123.456

from functools import reduce

def str2float(s):
    pass

print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456'))
if abs(str2float('123.456') - 123.456) < 0.00001:
    print('测试成功!')
else:
    print('测试失败!')

参考代码

do_map.py

do_reduce.py

小结

map用于将一个函数作用于一个序列,以此得到另一个序列;

reduce用于将一个函数依次作用于上次计算的结果和序列的下一个元素,以此得到最终结果。