跟老齐学Python之大话题小函数(2)


Posted in Python onOctober 10, 2014

上一讲和本讲的标题是“大话题小函数”,所谓大话题,就是这些函数如果溯源,都会找到听起来更高大上的东西。这种思维方式绝对我坚定地继承了中华民族的优良传统的。自从天朝的臣民看到英国人开始踢足球,一直到现在所谓某国勃起了,都一直在试图论证足球起源于该朝的前前前朝的某国时代,并且还搬出了那时候的一个叫做高俅的球星来论证,当然了,勃起的某国是挡不住该国家队在世界杯征程上的阳痿,只能用高俅来意淫一番了。这种思维方式,我是坚定地继承,因为在我成长过程中,它一直被奉为优良传统。阿Q本来是姓赵的,和赵老爷是本家,比秀才要长三辈,虽然被赵老爷打了嘴。

废话少说,书接前文,已经研究了map,下面来看reduce。

忍不住还得来点废话。不知道看官是不是听说过MapReduc,如果没有,那么Hadoop呢?如果还没有,就google一下。下面是我从维基百科上抄下来的,共赏之。

MapReduce是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”,及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,还有从矢量编程语言借来的特性。

不用管是不是看懂,总之又可以用开头的思想意淫一下了,原来今天要鼓捣的这个reduce还跟大数据有关呀。不管怎么样,你有梦一般的感觉就行。

reduce

回到现实,清醒一下,继续敲代码:

>>> reduce(lambda x,y: x+y,[1,2,3,4,5])

15

 请看官仔细观察,是否能够看出是如何运算的呢?画一个图:

跟老齐学Python之大话题小函数(2)

还记得map是怎么运算的吗?忘了?看代码:

>>> list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

>>> list2 = [9,8,7,6,5,4,3,2,1]

>>> map(lambda x,y: x+y, list1,list2)

[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

 看官对比一下,就知道两个的区别了。原来map是上下运算,reduce是横着逐个元素进行运算。

权威的解释来自官网:

reduce(function, iterable[, initializer])

 

Apply function of two arguments cumulatively to the items of iterable, from left to right, so as to reduce the iterable to a single value. For example, reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) calculates ((((1+2)+3)+4)+5). The left argument, x, is the accumulated value and the right argument, y, is the update value from the iterable. If the optional initializer is present, it is placed before the items of the iterable in the calculation, and serves as a default when the iterable is empty. If initializer is not given and iterable contains only one item, the first item is returned. Roughly equivalent to:

 

 def reduce(function, iterable, initializer=None):

    it = iter(iterable)

    if initializer is None:

        try:

            initializer = next(it)

        except StopIteration:    

            raise TypeError('reduce() of empty sequence with no initial value')    

    accum_value = initializer                                                                   

    for x in it:

        accum_value = function(accum_value, x)    

    return accum_value

 如果用我们熟悉的for循环来做上面reduce的事情,可以这样来做:

>>> lst = range(1,6)

>>> lst

[1, 2, 3, 4, 5]

>>> r = 0

>>> for i in range(len(lst)):

...     r += lst[i]

... 

>>> r

15

 for普世的,reduce是简洁的。

为了锻炼思维,看这么一个问题,有两个list,a = [3,9,8,5,2],b=[1,4,9,2,6],计算:a[0]b[0]+a1b1+...的结果。

>>> a

[3, 9, 8, 5, 2]

>>> b

[1, 4, 9, 2, 6]
>>> zip(a,b)        #复习一下zip,下面的方法中要用到

[(3, 1), (9, 4), (8, 9), (5, 2), (2, 6)]
>>> sum(x*y for x,y in zip(a,b))    #解析后直接求和

133
>>> new_list = [x*y for x,y in zip(a,b)]    #可以看做是上面方法的分布实施

>>> #这样解析也可以:new_tuple = (x*y for x,y in zip(a,b))

>>> new_list

[3, 36, 72, 10, 12]

>>> sum(new_list)     #或者:sum(new_tuple)

133
>>> reduce(lambda sum,(x,y): sum+x*y,zip(a,b),0)    #这个方法是在耍酷呢吗?

133
>>> from operator import add,mul            #耍酷的方法也不止一个

>>> reduce(add,map(mul,a,b))

133
>>> reduce(lambda x,y: x+y, map(lambda x,y: x*y, a,b))  #map,reduce,lambda都齐全了,更酷吗?

133

 filter

filter的中文含义是“过滤器”,在python中,它就是起到了过滤器的作用。首先看官方说明:

filter(function, iterable)
Construct a list from those elements of iterable for which function returns true. iterable may be either a sequence, a container which supports iteration, or an iterator. If iterable is a string or a tuple, the result also has that type; otherwise it is always a list. If function is None, the identity function is assumed, that is, all elements of iterable that are false are removed.
Note that filter(function, iterable) is equivalent to [item for item in iterable if function(item)] if function is not None and [item for item in iterable if item] if function is None.

这次真的不翻译了(好像以往也没有怎么翻译呀),而且也不解释要点了。请列位务必自己阅读上面的文字,并且理解其含义。英语,无论怎么强调都是不过分的,哪怕是做乞丐,说两句英语,没准还可以讨到英镑美元呢。

通过下面代码体会:

>>> numbers = range(-5,5)

>>> numbers

[-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4]
>>> filter(lambda x: x>0, numbers) 

[1, 2, 3, 4]
>>> [x for x in numbers if x>0]     #与上面那句等效

[1, 2, 3, 4]
>>> filter(lambda c: c!='i', 'qiwsir')  #能不能对应上面文档说明那句话呢?

'qwsr'                                  #“If iterable is a string or a tuple, the result also has that type;”

 至此,用两此介绍了几个小函数,这些函数在对程序的性能提高上,并没有显著或者稳定预期,但是,在代码的简洁上,是有目共睹的。有时候是可以用来秀一秀,彰显python的优雅和自己耍酷。

Python 相关文章推荐
python list使用示例 list中找连续的数字
Jan 27 Python
Python科学计算环境推荐——Anaconda
Jun 30 Python
在Python中使用pngquant压缩png图片的教程
Apr 09 Python
python在指定目录下查找gif文件的方法
May 04 Python
简单介绍Python中的decode()方法的使用
May 18 Python
详解Python 正则表达式模块
Nov 05 Python
Python3实现获取图片文字里中文的方法分析
Dec 13 Python
Python爬虫实战之12306抢票开源
Jan 24 Python
详解Python sys.argv使用方法
May 10 Python
Python3 tkinter 实现文件读取及保存功能
Sep 12 Python
在Python3.74+PyCharm2020.1 x64中安装使用Kivy的详细教程
Aug 07 Python
弄清Pytorch显存的分配机制
Dec 10 Python
跟老齐学Python之大话题小函数(1)
Oct 10 #Python
Python警察与小偷的实现之一客户端与服务端通信实例
Oct 09 #Python
python中二维阵列的变换实例
Oct 09 #Python
python实现每次处理一个字符的三种方法
Oct 09 #Python
Python正则表达式匹配ip地址实例
Oct 09 #Python
Python数据结构之Array用法实例
Oct 09 #Python
python中pygame模块用法实例
Oct 09 #Python
You might like
非常经典的PHP文件上传类分享
2016/05/15 PHP
JavaScript EasyPager 分页函数
2011/05/25 Javascript
jQuery实现带水平滑杆的焦点图动画插件
2016/03/08 Javascript
jQuery遍历节点树方法分析
2016/09/08 Javascript
Bootstrap实现提示框和弹出框效果
2017/01/11 Javascript
100多个基础常用JS函数和语法集合大全
2017/02/16 Javascript
NodeJS 实现手机短信验证模块阿里大于功能
2017/06/19 NodeJs
Node.js 使用AngularJS的方法示例
2018/05/11 Javascript
微信小程序实时聊天WebSocket
2018/07/05 Javascript
nodejs微信开发之接入指南
2019/03/17 NodeJs
微信小程序全局变量GLOBALDATA的定义和调用过程解析
2019/09/23 Javascript
Python中的模块导入和读取键盘输入的方法
2015/10/16 Python
python IDLE 背景以及字体大小的修改方法
2019/07/12 Python
解决python 3 urllib 没有 urlencode 属性的问题
2019/08/22 Python
python加载自定义词典实例
2019/12/06 Python
在python中logger setlevel没有生效的解决
2020/02/21 Python
Python select及selectors模块概念用法详解
2020/06/22 Python
websocket+sockjs+stompjs详解及实例代码
2018/11/30 HTML / CSS
荷兰时尚精品店:Labels Fashion
2020/03/22 全球购物
函数只定义了一次, 调用了一次, 但编译器提示非法重定义了-什么问题?
2014/10/03 面试题
XMLHttpRequest对象在IE和Firefox中创建方式有没有不同
2016/03/23 面试题
保安自我鉴定范文
2013/12/08 职场文书
《我的第一本书》教学反思
2014/02/15 职场文书
《有趣的发现》教学反思
2014/04/15 职场文书
厨房领班竞聘演讲稿
2014/04/23 职场文书
初中学校对照检查材料
2014/08/19 职场文书
我的未来不是梦演讲稿
2014/09/02 职场文书
有子女的离婚协议书怎么写(范本)
2014/09/29 职场文书
公安局班子个人对照检查材料思想汇报
2014/10/09 职场文书
离婚财产分配协议书
2014/10/21 职场文书
生死抉择观后感
2015/06/09 职场文书
2015年工会工作总结范文
2015/07/23 职场文书
医院病假条怎么写
2015/08/17 职场文书
2019财务毕业实习报告
2019/06/27 职场文书
OpenCV-Python实现油画效果的实例
2021/06/08 Python
MySQL数据库完全卸载的方法
2022/03/03 MySQL