что в питоне делает map

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:

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.

Источник

Функция map в Python

Для грамотного использования любой функции или метода, рекомендуется сначала рассмотреть их внутреннюю реализацию: понять, какие аргументы они получают и какое значение возвращают. Функция map принимает два аргумента: iterable и function (итерируемый объект и функция) и применяет функцию к каждому элементу объекта. Возвращаемое значение — объект map. Он является итератором, который можно конвертировать в список или множество с помощью встроенных функций.

В этом материале разберем в подробностях аргументы и возвращаемое значение функции map.

Первый аргумент: функция

Обычные функции

Есть список чисел, которые нужно удвоить. Первый вариант — перебрать список с помощью цикла for. Второй — использовать генерацию списка. Но очевидно, что можно задействовать и функцию map.

Можно сделать и что-нибудь посложнее, например, вернуть 0 на месте четных чисел, а нечетные вывести как есть.

Идея должна быть ясна — применение одной функции к каждому элементу итерируемого объекта.

Анонимные функции

Вместе с функцией map можно использовать и анонимные функции. Это довольно частый сценарий.

У анонимных функциях следующий синтаксис:

Эти функции нужны для краткосрочного использования. Они могут иметь любое количество аргументов, а возвращаемое значение определяется выражением. Их можно найти не только в Python, но и в других языках программирования.

Рассмотрим предыдущую проблему с помощью анонимной функции. Есть список элементов и необходимость их удвоить. В таком случае у лямбда-функции есть один аргумент ( x ), который возвращает значение, умноженное на 2 ( x*2 ).

Также функцию map можно использовать и с методами. Методы похожи на функции, но есть некоторые отличия. В частности, методы связаны с ассоциированными с ними объектами.

Встроенные функции

В стандартной библиотеке Python много доступных функций, которые можно использовать в map. Все они перечислены в документации Python.

Второй аргумент: итерируемый объект

Самый распространенный итерируемый объект — списки, но бывают и объекты других типов. Итерируемый объект — это объект с определенным количеством значений, которые можно перебрать, например, с помощью цикла for. Множества, кортежи, словари также являются итерируемыми объектами и их можно использовать в качестве аргументов для функции map. Вот некоторые примеры.

Итерируемый объект может быть и словарем.

Или списком кортежей. Можно создать новый список, который будет содержать только каждый третий элемент каждого кортежа. Или даже изменить каждый третий элемент.

Теперь перейдем к третьему аспекту — возвращаемому значению.

Возвращаемое значение: итератор

Функция map возвращает объект map, который является итератором. Его можно превратить в список, множество или кортеж с помощью встроенной функции.

Источник

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.

Источник

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.

Источник

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.

Источник