Что такое map python
Введение в функциональное программирование на Python
Рассуждая о функциональном программировании, люди часто начинают выдавать кучу «функциональных» характеристик. Неизменяемые данные, функции первого класса и оптимизация хвостовой рекурсии. Это свойства языка, помогающие писать функциональные программы. Они упоминают мапирование, каррирование и использование функций высшего порядка. Это приёмы программирования, использующиеся для написания функционального кода. Они упоминают распараллеливание, ленивые вычисления и детерменизм. Это преимущества функциональных программ.
Забейте. Функциональный код отличается одним свойством: отсутствием побочных эффектов. Он не полагается на данные вне текущей функции, и не меняет данные, находящиеся вне функции. Все остальные «свойства» можно вывести из этого.
Вместо проходов по списку используйте map и reduce
Принимает функцию и набор данных. Создаёт новую коллекцию, выполняет функцию на каждой позиции данных и добавляет возвращаемое значение в новую коллекцию. Возвращает новую коллекцию.
Простой map, принимающий список имён и возвращающий список длин:
Этот map возводит в квадрат каждый элемент:
Он не принимает именованную функцию, а берёт анонимную, определённую через lambda. Параметры lambda определены слева от двоеточия. Тело функции – справа. Результат возвращается неявным образом.
Нефункциональный код в следующем примере принимает список имён и заменяет их случайными прозвищами.
Алгоритм может присвоить одинаковые прозвища разным секретным агентам. Будем надеяться, что это не послужит источником проблем во время секретной миссии.
Перепишем это через map:
Упражнение 1. Попробуйте переписать следующий код через map. Он принимает список реальных имён и заменяет их прозвищами, используя более надёжный метод.
Reduce
Reduce принимает функцию и набор пунктов. Возвращает значение, получаемое комбинированием всех пунктов.
Пример простого reduce. Возвращает сумму всех пунктов в наборе:
x – текущий пункт, а – аккумулятор. Это значение, которое возвращает выполнение lambda на предыдущем пункте. reduce() перебирает все значения, и запускает для каждого lambda на текущих значениях а и х, и возвращает результат в а для следующей итерации.
А чему равно а в первой итерации? Оно равно первому элементу коллекции, и reduce() начинает работать со второго элемента. То есть, первый х будет равен второму предмету набора.
Следующий пример считает, как часто слово «капитан» встречается в списке строк:
Тот же код с использованием reduce:
А откуда здесь берётся начальное значение а? Оно не может быть вычислено из количества повторений в первой строке. Поэтому оно задаётся как третий аргумент функции reduce().
Почему map и reduce лучше?
Во-первых, они обычно укладываются в одну строку.
Во-вторых, важные части итерации,– коллекция, операция и возвращаемое значение,– всегда находятся в одном месте map и reduce.
В-третьих, код в цикле может изменить значение ранее определённых переменных, или влиять на код, находящийся после него. По соглашению, map и reduce – функциональны.
В-четвёртых, map и reduce – элементарные операции. Вместо построчного чтения циклов читателю проще воспринимать map и reduce, встроенные в сложные алгоритмы.
В-пятых, у них есть много друзей, позволяющих полезное, слегка изменённое поведение этих функций. Например, filter, all, any и find.
Упражнение 2: перепишите следующий код, используя map, reduce и filter. Filter принимает функцию и коллекцию. Возвращает коллекцию тех вещей, для которых функция возвращает True.
Пишите декларативно, а не императивно
Следующая программа эмулирует гонку трёх автомобилей. В каждый момент времени машина либо двигается вперёд, либо нет. Каждый раз программа выводит пройденный автомобилями путь. Через пять промежутков времени гонка заканчивается.
Код императивен. Функциональная версия была бы декларативной – она бы описывала, что нужно сделать, а не то, как это надо сделать.
Используем функции
Декларативности можно достичь, вставляя код в функции:
Для понимания программы читатель просматривает основной цикл. «Если осталось время, пройдём один шаг гонки и выведем результат. Снова проверим время». Если читателю надо будет разобраться, как работает шаг гонки, он сможет прочесть его код отдельно.
Комментарии не нужны, код объясняет сам себя.
Разбиение кода на функции делает код более читаемым. Этот приём использует функции, но лишь как подпрограммы. Они упаковывают код, но не делают его функциональным. Функции влияют на окружающий их код и меняют глобальные переменные, а не возвращают значения. Если читатель встречает переменную, ему потребуется найти, откуда она взялась.
Вот функциональная версия этой программы:
Теперь код разбит на функциональные функции. Тому есть три признака. Первый – нет расшаренных переменных. time и car_positions передаются прямиком в race(). Второе – функции принимают параметры. Третье – переменные не меняются внутри функций, все значения возвращаются. Каждый раз, когда run_step_of_race() проделывает следующий шаг, он передаётся опять в следующий.
Вот вам две функции zero() и one():
zero() принимает строку s. Если первый символ – 0, то возвращает остаток строки. Если нет – тогда None. one() делает то же самое, если первый символ – 1.
Представим функцию rule_sequence(). Она принимает строку и список из функций-правил, состоящий из функций zero и one. Она вызывает первое правило, передавая ему строку. Если не возвращено None, то берёт возвращённое значение и вызывает следующее правило. И так далее. Если возвращается None, rule_sequence() останавливается и возвращает None. Иначе – значение последнего правила.
Примеры входных и выходных данных:
Императивная версия rule_sequence():
Упражнение 3. Этот код использует цикл. Перепишите его в декларативном виде с использованием рекурсии.
Используйте конвейеры (pipelines)
Теперь перепишем другой вид циклов при помощи приёма под названием конвейер.
Следующий цикл изменяет словари, содержащие имя, неправильную страну происхождения и статус некоторых групп.
Название функции «format» слишком общее. И вообще, код вызывает некоторое беспокойство. В одном цикле происходят три разные вещи. Значение ключа ‘country’ меняется на ‘Canada’. Убираются точки и первая буква имени меняется на заглавную. Сложно понять, что код должен делать, и сложно сказать, делает ли он это. Его тяжело использовать, тестировать и распараллеливать.
Всё просто. Вспомогательные функции выглядят функциональными, потому что они связаны в цепочку. Выход предыдущей – вход следующей. Их просто проверить, использовать повторно, проверять и распараллеливать.
pipeline_each() перебирает группы по одной, и передаёт их функциям преобразования, вроде set_canada_as_country(). После применения функции ко всем группам, pipeline_each() делает из них список и передаёт следующей.
Посмотрим на функции преобразования.
Каждая связывает ключ группы с новым значением. Без изменения оригинальных данных это тяжело сделать, поэтому мы решаем это с помощью assoc(). Она использует deepcopy() для создания копии переданного словаря. Каждая функция преобразовывает копию и возвращает эту копию.
Всё вроде как нормально. Оригиналы данных защищены от изменений. Но в коде есть два потенциальных места для изменений данных. В strip_punctuation_from_name() создаётся имя без точек через вызов calling replace() с оригинальным именем. В capitalize_names() создаётся имя с первой прописной буквой на основе title() и оригинального имени. Если replace и time не функциональны, то и strip_punctuation_from_name() с capitalize_names() не функциональны.
К счастью, они функциональны. В Python строки неизменяемы. Эти функции работают с копиями строк. Уфф, слава богу.
Такой контраст между строками и словарями (их изменяемостью) в Python демонстрирует преимущества языков типа Clojure. Там программисту не надо думать, не изменит ли он данные. Не изменит.
Упражнение 4. Попробуйте сделать функцию pipeline_each. Задумайтесь над последовательностью операций. Группы – в массиве, передаются по одной для первой функции преобразования. Затем полученный массив передаётся по одной штучке для второй функции, и так далее.
Все три функции преобразования в результате меняют конкретное поле у группы. call() можно использовать, чтобы создать абстракцию для этого. Она принимает функцию и ключ, к которому она будет применена.
Или, жертвуя читаемостью:
Что тут у нас происходит.
Один. call – функция высшего порядка, т.к. принимает другую функцию как аргумент и возвращает функцию.
Два. apply_fn() похожа на функции преобразования. Получает запись (группу). Ищет значение recordЧто такое map python. Вызывает fn. Присваивает результат в копию записи и возвращает её.
Три. call сам ничего не делает. Всю работу делает apply_fn(). В примере использования pipeline_each(), один экземпляр apply_fn() задаёт ‘country’ значение ‘Canada’. Другой – делает первую букву прописной.
Четыре. При выполнении экземпляра apply_fn() функции fn и key не будут доступны в области видимости. Это не аргументы apply_fn() и не локальные переменные. Но доступ к ним будет. При определении функции она сохраняет ссылки на переменные, которые она замыкает – те, что были определены снаружи функции, и используются внутри. При запуске функции переменные ищутся среди локальных, затем среди аргументов, а затем среди ссылок на замкнутые. Там и найдутся fn и key.
Пять. В call нет упоминания групп. Это оттого, что call можно использовать для создания любых конвейеров, независимо от их содержимого. Функциональное программирование, в частности, строит библиотеку общих функций, пригодных для композиций и для повторного использования.
Молодцом. Замыкания, функции высшего порядка и область видимости – всё в нескольких параграфах. Можно и чайку с печеньками выпить.
Остаётся ещё одна обработка данных групп. Убрать всё, кроме имени и страны. Функция extract_name_and_country():
extract_name_and_country() можно было бы написать в обобщённом виде под названием pluck(). Использовалась бы она так:
Упражнение 5. pluck принимает список ключей, которые надо извлечь из записей. Попробуйте её написать. Это буде функция высшего порядка.
Функциональный код хорошо сочетается с традиционным. Преобразования из этой статьи можно использовать в любом языке. Попробуйте и вы для своего кода.
Вспомните про Машу, Петю и Васю. Превратите итерации по спискам в map и reduces.
Вспомните гонки. Разбейте код на функции, и сделайте их функциональными. Превратите цикл в рекурсию.
Вспомните про группы. Превратите последовательность операций в конвейер.
Как использовать функцию map в Python
Введение
map() – это встроенная функция Python, которая применяет функцию ко всем элементам в итерируемых данных.
Она позволяет писать простой и чистый код без использования циклов.
Функция map () в Python
Функция map() имеет следующий вид:
Принимает два обязательных аргумента:
В Python 3 функция map() возвращает объект map с размером, равным размеру переданного объекта iterable. В Python 2 функция возвращает список.
Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять, как использовать функцию map().
Предположим, у нас есть список строк, и мы хотим преобразовать каждый элемент в верхний регистр.
Один из способов сделать это – использовать традиционный цикл for.
С функцией map() ваш код станет намного проще и гибче.
С помощью функции list() мы преобразуем возвращаемый объект map в список:
Если функция проста, то наиболее удобным способом является использование лямбда-функции:
Лямбда-функция – это небольшая анонимная функция.
Вот еще один пример, который показывает, как создать список квадратных чисел от 1 до 10:
Функция range() генерирует последовательность целых чисел.
Использование map () с несколькими итерациями
Вы можете передать функции map() столько итераций, сколько пожелаете.
Количество необходимых входных аргументов, принимаемых функцией обратного вызова, должно быть равно количеству итераций.
В следующем примере показано, как перемножить элементы двух списков:
Тот же код, но с использованием лямбда-функции будет выглядеть следующим образом:
Если предоставлено несколько итераций, размер возвращаемого объекта равен самой короткой итерации.
Рассмотрим пример, когда длина итераций не одинакова:
Лишние элементы (7 и 8) игнорируются:
Заключение
map() принимает объект iterable вместе с функцией и применяет эту функцию к каждому элементу iterable.
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.
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.
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.