Встроенные функции map, filter и reduce в Python
Python предоставляет множество встроенных (built-in) функций, которые предопределены и могут использоваться конечным пользователем, просто вызывая их. Эти функции не только облегчают работу программистов, но и создают стандартную среду программирования. В этой статье вы узнаете о трех таких впечатляющих функциях, как map(), filter() и reduce() в Python.
Что такое функции map(), filter() и reduce() в Python?
Как упоминалось ранее, map(), filter() и reduce() являются встроенными функциями Python. Эти функции обеспечивают функциональный программный аспект Python. В функциональном программировании передаваемые аргументы являются единственными факторами, которые определяют результат. Эти функции могут принимать любую другую функцию в качестве параметра и могут быть переданы другим функциям в качестве параметров.
Функция map():
Функция map() является типом высшего порядка. Как упоминалось ранее, эта функция принимает другую функцию в качестве параметра вместе с итерируемой последовательностью и возвращает выходные данные после применения функции на каждый итерируемый элемент из последовательности. Синтаксис выглядит следующим образом:
Здесь функция определяет выражение, которое в свою очередь применяется к итерируемым элементам. Функция map может принимать функции, которые определил сам пользователь, а также лямбда-функции в качестве параметра.
Совместное использование с функциями, определяемыми пользователем и Lambda-функциями:
Пользовательские функции совместно с map():
Функция map() может принимать пользовательские функции в качестве параметров. Параметры этих функций устанавливаются исключительно пользователем или программистом.
Вы также можете передать несколько списков в качестве параметров.
Теперь давайте посмотрим, как вы можете использовать lambda-функции внутри map().
Lambda-функции совместно с map():
Lambda-функции — это функции, которые являются анонимными и им не нужно указывать какое-то собственное имя, как это происходит с пользовательскими функциями. Эти функции часто передаются в качестве параметров другим функциям.
Теперь давайте попробуем применить lambda-функции совместно с функцией map(). Рассмотрим следующий пример:
Приведенный выше вывод является результатом применения lambda-выражения (x + 3) к каждому элементу, присутствующему в кортеже.
Функция filter():
Функция filter() используется для создания списка, состоящего из значений, для которых функция возвращает true. Синтаксис этого следующий:
Так же, как и map(), эта функция может использовать в качестве параметра пользовательские функции, а также lambda-функции.
Как видите, y — это объект типа функции filter, а выходной список — это список значений, которые являются истинными для условия (x>=3).
Использование lambda-функций совместно с filter():
Lambda-функция, которая используется в качестве параметра, фактически определяет условие, которое необходимо проверить.
Приведенный выше код выдает тот же результат, что и предыдущая функция.
Функция reduce():
Функция reduce(), как можно понять из названия, применяет переданную функцию к итерируемому объекту и возвращает одно значение.
Здесь функция определяет, какое выражение необходимо применить к итерируемому объекту. Эту функцию необходимо импортировать из модуля functools.
В приведенном выше примере функция reduce последовательно суммирует каждый элемент из списка и возвращает одно выходное значение.
Функции map(), filter() и reduce() в Python могут использоваться вместе друг с другом.
Совместное использование функций map(), filter() и reduce() functions:
Когда вы совместно друг с другом используете функции, то сначала исполняются внутренние функции, а затем внешние функции обрабатывают результат выполнения внутренних функций.
Если вы отфильтруете целые числа, большие или равные 3, из данного кортежа, вы получите [3,4] в результате. Затем, если вы примените функцию map к результату вывода предыдущей функции с использованием условия (x + x), то вы получите [6,8] список, который является выходным.
Использование map() внутри filter():
Когда вы используете функцию map() внутри функции filter(), итерации сначала обрабатываются функцией map, а затем к ним применяется условие filter().
Использование map() и filter() внутри reduce():
Вывод внутренних функций обрабатывается в соответствии с условием, заданным для функции reduce().
Результатом и выходными данными внутренних функций map() и reduce() является [6,8].
Итак, можно подводить итоги статьи по функциям map(), filter() и reduce() в Python. Я надеюсь, что вы все ясно поняли. Постарайтесь как можно больше практиковаться и применять полученные знания на практике.
Остались какие-то вопросы по теме? Пожалуйста, напишите их в разделе комментариев этой статьи, и мы дадим вам ответ как можно скорее.
Функция map() в Python
Если вы учитесь программировать, то функция map() в Python — это ваша возможность повысить свой уровень и упростить решение некоторых задач.
Представьте себе: вы хотите стать более эффективным разработчиком. Вы хотите, чтобы ваш код компилировался быстрее. Вы хотите произвести впечатление на коллег своими глубокими знаниями в области программирования. Если что-то из этого находит отклик у вас в душе, значит, вы попали в нужное место.
Функция map() в Python — это функция, которая позволяет вам преобразовывать весь итерируемый объект с помощью другой функции. Ключевой концепцией здесь являются преобразования, которые могут включать:
Если вы запустите этот пример, вы получите: [5, 6, 7, 8, 9, 10].
Что при использовании цикла for происходит под капотом?
Мы можем быть довольны результатом преобразования списка строк в список чисел, но давайте подумаем о том, что только что сделал наш код.
Мы сказали компьютеру пройтись по каждому члену («5», «6», «7» и т.д.), преобразовать член, а затем сохранить его в новом списке. Хотя использование цикла for для преобразования списка является функциональным, это не оптимальное решение.
Функция map() в Python
По сути, мы лишь создали переменную, хранящую список строк, которые мы хотим преобразовать в числа.
Давайте разберем, как работает приведенный выше код. Синтаксис функции map() в Python следующий:
map() — это просто имя функции, здесь ничего особенного.
Перейдем к последней строке кода. Опять же, будем работать изнутри:
list() принимает наши недавно преобразованные итерируемые элементы и сообщает компьютеру, что эти элементы являются частью списка. print() выводит наш новый список.
Что при использовании функции map() происходит под капотом?
Вместо перебора каждого члена списка строк функция map() преобразовала весь список строк в список чисел. Вы сэкономили память, и ваш код сработал быстрее. Поставленная задача выполнена наиболее оптимальным способом.
Заключение
Однако не стоит забывать что, функция map() в Python – это только начало. В этом языке есть еще множество различных трюков, которые помогут вам писать более элегантный код и эффективнее решать поставленные задачи.
Функция map() в Python
Функция map() в Python используется для применения функции ко всем элементам указанного итерируемого и возвращаемого объекта карты.
Объект карты в Python является итератором, поэтому мы можем перебирать его элементы. Мы также можем преобразовать объект карты в объекты последовательности, такие как список, кортеж и т.д., используя их фабричные функции.
Мы можем передать несколько повторяемых аргументов в функцию map(), в этом случае указанная функция должна иметь столько аргументов. Функция будет применяться к этим повторяющимся элементам параллельно. С несколькими повторяемыми аргументами итератор map() останавливается, когда исчерпывается самая короткая итерация.
Пример
Напишем функцию, которая будет использоваться с функцией map().
Это простая функция, которая возвращает строковое представление входного объекта в верхнем регистре.
Я также определяю служебную функцию для печати элементов итератора. Функция напечатает элементы итератора с пробелом и будет повторно использоваться во всех фрагментах кода.
Давайте посмотрим на пример функции map() с разными типами итераций.
map() со строкой
map() с кортежем
со списком
Преобразование карты в список, кортеж, набор
Поскольку объект карты является итератором, мы можем передать его в качестве аргумента фабричным методам для создания списка, кортежа, набора и т.д.
С лямбда
Мы можем использовать лямбда-функции с map(), если не хотим использовать ее повторно. Это полезно, когда наша функция небольшая и мы не хотим определять новую функцию.
С несколькими аргументами
Давайте посмотрим на пример использования функции map() с несколькими повторяемыми аргументами.
Обратите внимание, что у нашей функции два аргумента. Итератор выходной карты является результатом параллельного применения этой функции к двум итеративным элементам. Посмотрим, что происходит, когда итерируемые объекты имеют разный размер.
Поэтому, когда аргументы имеют разный размер, функция map() применяется к элементам, пока один из них не будет исчерпан.
С функцией None
Посмотрим, что произойдет, если мы передадим функцию, как None.
Использование функции map в Python
Published on September 11, 2020
Введение
Встроенная в Python функция map() используется для применения функции к каждому элементу итерируемого объекта (например, списка или словаря) и возврата нового итератора для получения результатов. Функция map() возвращает объект map (итератор), который мы можем использовать в других частях нашей программы. Также мы можем передать объект map в функцию list() или другой тип последовательности для создания итерируемого объекта.
Функция map() имеет следующий синтаксис:
Вместо использования цикла for функция map() дает возможность применить функцию к каждому элементу итерируемого объекта. Это повышает производительность, поскольку функция применяется только к одному элементу за раз без создания копий элементов в другом итерируемом объекте. Это особенно полезно при обработке больших наборов данных. Также map() может принимать несколько итерируемых объектов в качестве аргументов функции, отправляя в функцию по одному элементу каждого итерируемого объекта за раз.
Использование функции Lambda
Синтаксис map() с функцией lambda выглядит следующим образом:
С таким списком мы можем реализовать функцию lambda с выражением, которое хотим применить к каждому элементу в нашем списке:
Чтобы применить выражение к каждому из наших чисел, мы можем использовать map() и lambda :
Для немедленного получения результатов мы распечатаем список объекта map :
Реализация определяемой пользователем функции
Аналогично lambda мы можем использовать определенную функцию для применения к итерируемому объекту. Функции lambda более полезны при использовании выражения с одной строкой, определяемые пользователем функции лучше подходят для более сложных выражений. Если же нам нужно передать в функцию другой элемент данных, применяемый к итерируемому объекту, определяемые пользователем функции будут удобнее для чтения.
Например, в следующем итерируемом объекте каждый элемент является словарем, содержащим различные детали о каждом из существ в нашем аквариуме:
Мы вызовем assign_to_tank() с нашим списком словарей и новый номер резервуара, который нам нужно заменить для каждого существа:
Вывод программы будет выглядеть следующим образом:
Мы присвоили новый номер резервуара нашему списку словарей. Используя функцию, которую мы определяем, мы включаем map() для эффективного применения функции к каждому элементу списка.
Использование встроенной функции с несколькими итерируемыми объектами
Здесь у нас списки целых чисел, которые мы хотим использовать с pow() :
Затем мы передадим pow() в качестве функции в map() и укажем два списка в качестве итерируемых объектов:
Если мы передадим map() итерируемый объект, который будет длиннее другого итерируемого объекта, map() остановит расчеты после достижения конца наиболее короткого объекта. В следующей программе мы дополним base_numbers тремя дополнительными числами:
В расчетах программы ничего не изменится, и результат будет точно таким же:
Мы использовали функцию map() со встроенной функцией Python и посмотрели на одновременную обработку нескольких итерируемых объектов. Мы увидели, что map() продолжит обрабатывать несколько итерируемых объектов, пока не достигнет конца объекта, содержащего меньше всего элементов.
Заключение
В этом обучающем модуле мы узнали о различных способах использования функции map() в Python. Теперь вы можете использовать map() с собственной функцией, с функцией lambda и с любыми другими встроенными функциями. Также вы можете реализовать map() с функциями, для которых требуется несколько итерируемых объектов.
В этом обучающем модуле мы распечатали результаты map() в формате списка для демонстрационных целей. В наших программах мы обычно будем использовать возвращаемый объект map для дальнейших манипуляций с данными.
map() в Python
Python map() — это встроенная функция, которая позволяет обрабатывать и преобразовывать все элементы в итерируемом объекте без использования явного цикла for, методом, широко известным как сопоставление (mapping). map() полезен, когда вам нужно применить функцию преобразования к каждому элементу в коллекции или в массиве и преобразовать их в новый массив.
map() — один из инструментов, поддерживающих стиль функционального программирования в Python.
Из этой статьи вы узнаете:
Обладая этими знаниями, вы сможете эффективно использовать map() в своих программах или, в качестве альтернативы, использовать списковое включение (list comprehensions) или выражения-генераторы (generator expressions), чтобы сделать ваш код более питоническим и читабельным.
Для лучшего понимания работы map() вам были бы полезны некоторые знания о том, как работать с итерациями (iterables), циклами, функциями (functions) и лямбда-функций (lambda functions).
Функциональный стиль в Python
В функциональном программировании вычисления выполняются путем объединения функций, которые принимают аргументы и возвращают конкретное значение (или значения). Эти функции не изменяют свои входные аргументы и не изменяют состояние программы. Они просто предоставляют результат данного вычисления. Такие функции обычно называются чистыми функциями (pure functions).
Теоретически программы, построенные с использованием функционального стиля, проще:
Функциональное программирование обычно использует списки, массивы и другие итерационные объекты для представления данных вместе с набором функций, которые работают с этими данными и преобразовывают их. Когда дело доходит до обработки данных в функциональном стиле, обычно используются как минимум три метода:
По словам Гвидо ван Россума, на Python в большей степени влияют императивные языки программирования, чем функциональные языки:
Я никогда не считал, что Python находится под сильным влиянием функциональных языков, независимо от того, что люди говорят или думают. Я был более знаком с императивными языками, такими как C и Algol 68, и хотя я сделал функции первоклассными объектами (first-class objects), я не рассматривал Python как язык функционального программирования. (Источник)
Однако еще в 1993 году сообщество Python требовало некоторых функций функционального программирования. Они просили:
В этом руководстве мы рассмотрим одну из этих функциональных возможностей — встроенную карту функций map(). Вы также узнаете, как использовать составные части списковых включений (comprehensions) и выражения генератора (generator expressions), чтобы получить ту же функциональность, что и map(), в питоническом и удобочитаемом виде.
Начало работы с map() в Python
Иногда вы можете столкнуться с ситуациями, когда вам нужно выполнить одну и ту же операцию со всеми элементами массива, чтобы создать новый массив. Самый быстрый и распространенный подход к этой проблеме — использовать цикл for в Python. Однако вы также можете решить эту проблему без явного использования циклов, используя map().
В следующих трех разделах вы узнаете, как работает map() и как вы можете использовать егр для обработки и преобразования итераций без циклов.
Что такое map()
map() перебирает элементы итерируемого массива (или коллекции) и возвращает новый массив (или итерируемый объект), который является результатом применения функции преобразования к каждому элементу исходного итерабельного массива.
Согласно документации, map() принимает функцию и итерацию (или несколько итераций) в качестве аргументов и возвращает итератор, который выдает преобразованные элементы по запросу. Сигнатура функции map определяется следующим образом:
map() применяет функцию к каждому элементу в итерируемом цикле и возвращает новый итератор, который по запросу возвращает преобразованные элементы. function может быть любая функция Python, которая принимает принимать аргументы, равное количеству итераций, которые вы передаете map().
Примечание. Первый аргумент map() — это объект функция, что означает, что вам нужно передать функцию, не вызывая ее. То есть без пары скобок.
Первый аргумент map() — функция преобразования. Другими словами, это функция, которая преобразует каждый исходный элемент в новый (преобразованный) элемент. Несмотря на то, что документация Python вызывает эту функцию аргумента, она может быть любой вызываемой Python. Сюда входят встроенные функции, классы, методы, лямбда-функции и пользовательские функции.
Операция, выполняемая map(), обычно известна как сопоставление, потому что она сопоставляет каждый элемент во входном итерируемом элементе с новым элементом в итоговом итерируемом. Для этого map() применяет функцию преобразования ко всем элементам во входной итерации.
Чтобы лучше понять map(), предположим, что вам нужно взять список числовых значений и преобразовать его в список, содержащий квадратное значение каждого числа в исходном списке. В этом случае вы можете использовать цикл for и написать что-то вроде этого:
Когда вы запускаете этот цикл для чисел, вы получаете список квадратных значений. Цикл for перебирает числа и применяет к каждому значению операцию возведения в квадрат. Наконец, он сохраняет полученные значения в squared.
Вы можете добиться того же результата без использования явного цикла for, используя map(). Взгляните на следующую реализацию приведенного выше примера:
square() — это функция преобразования, которая преобразует число в его квадратное значение. Вызов map() применяет square() ко всем значениям и возвращает итератор, который возвращает квадратные значения. Затем вызывается list() для map(), чтобы создать объект списка, содержащий квадратные значения.
Поскольку map() написан на C и сильно оптимизирован, его внутренний подразумеваемый цикл может быть более эффективным, чем обычный цикл for в Python. Это одно из преимуществ использования map().
Второе преимущество использования map() связано с потреблением памяти. С помощью цикла for вам нужно сохранить весь список в памяти вашей системы. С помощью map() вы получаете элементы по запросу, и только один элемент находится в памяти вашей системы в данный момент.
Примечание. В Python 2.x map() возвращает список. Это поведение изменилось в Python 3.x. Теперь map() возвращает объект map, который является итератором, выдающим элементы по запросу. Вот почему вам нужно вызвать list(), чтобы создать желаемый объект списка.
В качестве другого примера предположим, что вам нужно преобразовать все элементы в списке из строки в целое число. Для этого вы можете использовать map() вместе с int() следующим образом:
map() применяет int() к каждому значению в str_nums. Поскольку map() возвращает итератор (объект map), вам понадобится вызов list(), чтобы вы могли превратить его в объект списка. Обратите внимание, что исходная последовательность не изменяется в процессе
Использование map() с различными видами функций
Вы можете использовать любую функцию Python, вызываемую с помощью map(). Единственным условием будет то, что вызываемый объект принимает аргумент и возвращает конкретное и полезное значение. Например, вы можете использовать классы, экземпляры, реализующие специальный метод с именем __call__ , методы экземпляра, методы класса, статические методы и функции.
Есть несколько встроенных функций, которые вы можете использовать с map(). Рассмотрим следующие примеры:
Вы можете использовать любую встроенную функцию с map() при условии, что функция принимает аргумент и возвращает значение.
Когда дело доходит до использования map(), вы обычно видите использование лямбда-функции в качестве первого аргумента. лямбда-функции удобны, когда вам нужно передать функцию на основе выражений в map(). Например, вы можете повторно реализовать пример квадратных значений с помощью лямбда-функции следующим образом:
лямбда-функции весьма полезны, когда дело доходит до использования map(). Они могут играть роль первого аргумента map(). Вы можете использовать лямбда-функции вместе с map () для быстрой обработки и преобразования ваших итераций.
Обработка множественных итераций с помощью map()
Если вы предоставляете несколько итераций для map(), тогда функция преобразования должна принимать столько аргументов, сколько итераций, которые вы передаете. Каждая итерация map() будет передавать одно значение из каждой итерации в качестве аргумента функции. Итерация останавливается в конце самой короткой итерации.
Рассмотрим следующий пример, в котором используется pow():
pow() принимает два аргумента, x и y, и возвращает x в степени y. На первой итерации x будет 1, y будет 4, а результат будет 1. Во второй итерации x будет 2, y будет 5, а результат будет 32, и так далее. Последняя итерация равна длине самой короткой итерации, которой в данном случае является first_it.
Этот метод позволяет объединить две или более итерации числовых значений, используя различные виды математических операций. Вот несколько примеров, в которых лямбда-функции используются для выполнения различных математических операций с несколькими входными итерациями:
В первом примере используется операция вычитания, чтобы объединить две итерации по три элемента в каждой. Во втором примере складывается значения трех итераций.
