Функция map в питоне

Функции map, zip и лямбда (кстати говоря называются "функции высшего порядка" или "first-class-functions") позволяют достаточно просто выполнять различные манипуляции с данными, для чего в "обычном" процедурном стиле приходится писать немного больше кода. Все ниженаписанное относится к так называемому функциональному программированию, луркайте подробности.

Функции map, zip и lambda в примерах.

Простая задача есть список a = [1, 2] и список b = [3, 4] одинаковой длины и нужно слить их парами. Проще простого – используя функцию zip :

или в более общем виде

Звездочка * перед list как-бы говорит что передается список аргументов, т.е. Действовать эквивалентно тому как если бы передали a, b, c т.е. Можно даже так print zip(*[a, b, c]) результат не изменится.

Далее, функция – map. Случаются ситуации, когда внезапно нужно применить какую-либо функцию к каждому элементу списка. Нуб напишет так :

Более опытный нуб изучивший list comprehensions :

Программист сделает проще :

А тру-мэдскиллз хакер сделает следующим образом (при условии конечно, что функцию можно записать лямбдой, далеко не всегда функция будет достаточно простой чтобы записать ее лямбдой) :

Последняя запись являет собой пример наиболее грамотного подхода. Дело в том, что когда человек пишет код как стихи, в порыве вдохновения (что другими словами можно назвать "в диком угаре"), крайне роляет скорость написания (отсюда растут корни трепетной любви многих девелоперов к простым текстовым редакторм vim, emacs, sublimetext), а сильная сторона питона как раз в размере генерируемого кода – он очень компактный. Написать одну строчку естественно быстрее чем 7, да и читать короткий код проще, однако написание подобного кода требует определенного навыка. Другая сторона медали – иногда в этом "диком угаре" пишут в одну строчку целые последовательности достаточно сложных действий, да так что очень трудно понять что там происходит и что получается в конечном итоге.

Из примера понятно, что map применяет какую-либо функцию к списку и возвращает результат опять же в виде списка. Вы можете передать несколько списков, тогда функция (идущая первым параметром) должна принимать несколько аргументов (по количеству списков переданных в map).

Однако если списки разной длины, т.е. Один короче другого, то он будет дополнен значениями None до нужной длины. Если убрать из списка b последнее значение – пример не будет работать, т.к. В функции f произойдет попытка умножения числа на None, и питоне не позволяет это делать, что кстати выгодно отличает его от php, который в подобной ситуации работал бы дальше. Поэтому если функция f достаточно объемна, неплохо бы проверять передаваемые значения. Например ;

Если же заместо функции стоит None – то map действует примерно так же как и zip, но если передаваемые списки разной длины в результат будет писаться None – что кстати очень уместно в некоторых моментах.

Теперь про лямбда функции в python. Они используются когда вам необходимо определить функцию без исподьзования def func_name(): . ведь часто (как в предыдущих примерах) функция настолько мала, что определять её отдельно смыла нет (лишние строчки кода, что ухудшение читабельность). Поэтому функцию можно определить “на месте” f = lambda x: x*x как бы говорит нам – принимает x, возвращает x*x

Так используя стандартные инструменты питона можно записать довольно сложные действия в одну строчку. К примеру функцию :

можно представить как :

А теперь хорошо бы передавать списки отсортированные по длине – len(a) > (b) – проще простого – воспользуемся функцией sorted :

фунция sorted принимает список значений ([a,b] = [[1,2],[2,4,5]]) и сортирует по ключу key – который у нас задан функцией len(x) – возвращающей длину списка, сортируем в порядке убывания (reverse=True)

В конечном итоге вся операция записывается таким образом :

списки a и b могут быть разной длины и передаваться в каком угодно порядке. Лямбда-выражения удобны для определения не очень сложных функций, которые передаются затем другим функциям.

Введение в Python

Поиск

Новое на сайте

Функциональное программирование в Python: lambda, zip, filter, map reduce

Функциональным называется такой подход к процессу программирования, в программа рассматривается как вычисление математических функций, при этом не используются состояния и изменяемые объекты. Как правило, когда говорят о элементах функционального программировании в Python, то подразумеваются следующие функции: lambda, map, filter, reduce, zip.

Lambda выражение в Python:

lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную функцию, то есть функцию без имени. Такие функции можно назвать одноразовыми, они используются только при создании. Как правило, lambda функции используются в комбинации с функциями filter, map, reduce.

Синтаксис lambda выражения в Python

В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)

Но, конечно же, все преимущества lambda-выражений мы получаем, используя lambda в связке с другими функциями

Функция map() в Python:

В Python функция map принимает два аргумента: функцию и аргумент составного типа данных, например, список. map применяет к каждому элементу списка переданную функцию. Например, вы прочитали из файла список чисел, изначально все эти числа имеют строковый тип данных, чтобы работать с ними – нужно превратить их в целое число:

Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:

Как видите такой способ занимает меньше строк, более читабелен и выполняется быстрее. map также работает и с функциями созданными пользователем:

А теперь то же самое, только используя lambda выражение:

Функция map может быть так же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:

Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:

Функция filter() в Python:

Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве аргументов функцию и последовательность, которую необходимо отфильтровать:

Обратите внимание, что функция, передаваемая в filter должна возвращать значение True / False, чтобы элементы корректно отфильтровались.

Функция reduce() в Python:

Функция reduce принимает 2 аргумента: функцию и последовательность. reduce() последовательно применяет функцию-аргумент к элементам списка, возвращает единичное значение. Обратите внимание в Python 2.x функция reduce доступна как встроенная, в то время, как в Python 3 она была перемещена в модуль functools.

Вычисление суммы всех элементов списка при помощи reduce:

Вычисление наибольшего элемента в списке при помощи reduce:

Функция zip() в Python:

Функция zip объединяет в кортежи элементы из последовательностей переданных в качестве аргументов.

Обратите внимание, что zip прекращает выполнение, как только достигнут конец самого короткого списка.

func — Функция, которую следует применить к элементам последовательности или последовательностей. Должна принимать количество элементов равное количеству последовательностей.
-py3.0 Если передано None, считается что требуется применить тождественное отображение (lambda *args: args), при этом, если передано несколько последовательностей результат будет содержать кортежи с данными из каждой из них.

iterable — Последовательность (или объект, поддерживающий итерирование), к элементам которой требуется применить функцию.
-py3.0 Если в какой-либо из последовательностей количество элементов меньше, чем в остальных, недостающие элементы считаются None.
+py3.0 Итератор останавливается, когда самая короткая из последовательностей исчерпана.