Python内建了 map() 和 reduce() 函数。
如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“ MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters ”，你就能大概明白map/reduce的概念。
我们先看map。 map() 函数接收两个参数，一个是函数，一个是 Iterable ， map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的 Iterator 返回。
举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x 2 ，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 上，就可以用 map() 实现如下：
f(x) = x * x
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┌───┬───┬───┬───┼───┬───┬───┬───┐
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[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ]
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[ 1 4 9 16 25 36 49 64 81 ]
现在，我们用Python代码实现：
>>> def f(x): ... return x * x ... >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> list(r) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
map() 传入的第一个参数是 f ，即函数对象本身。由于结果 r 是一个 Iterator ， Iterator 是惰性序列，因此通过 list() 函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。
你可能会想，不需要 map() 函数，写一个循环，也可以计算出结果：
L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
L.append(f(n))
print(L)
的确可以，但是，从上面的循环代码，能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list”吗？
所以， map() 作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x 2 ，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])) ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
只需要一行代码。
再看 reduce 的用法。 reduce 把一个函数作用在一个序列 [x1, x2, x3, ...] 上，这个函数必须接收两个参数， reduce 把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
比方说对一个序列求和，就可以用 reduce 实现：
>>> from functools import reduce >>> def add(x, y): ... return x + y ... >>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]) 25
当然求和运算可以直接用Python内建函数 sum() ，没必要动用 reduce 。
但是如果要把序列 [1, 3, 5, 7, 9] 变换成整数 13579 ， reduce 就可以派上用场：
>>> from functools import reduce >>> def fn(x, y): ... return x * 10 + y ... >>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]) 13579
这个例子本身没多大用处，但是，如果考虑到字符串 str 也是一个序列，对上面的例子稍加改动，配合 map() ，我们就可以写出把 str 转换为 int 的函数：
>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
... digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
... return digits[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
13579
整理成一个 str2int 的函数就是：
from functools import reduce
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
def str2int(s):
def fn(x, y):
return x * 10 + y
def char2num(s):
return DIGITS[s]
return reduce(fn, map(char2num, s))
还可以用lambda函数进一步简化成：
from functools import reduce
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
def char2num(s):
return DIGITS[s]
def str2int(s):
return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))
也就是说，假设Python没有提供 int() 函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码！
lambda函数的用法在后面介绍。
练习
利用 map() 函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入： ['adam', 'LISA', 'barT'] ，输出： ['Adam', 'Lisa', 'Bart'] ：
# -*- coding: utf-8 -*-
----
def normalize(name):
pass
----
# 测试:
L1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
L2 = list(map(normalize, L1))
print(L2)
Python提供的 sum() 函数可以接受一个list并求和，请编写一个 prod() 函数，可以接受一个list并利用 reduce() 求积：
# -*- coding: utf-8 -*-
from functools import reduce
----
def prod(L):
pass
----
print('3 * 5 * 7 * 9 =', prod([3, 5, 7, 9]))
if prod([3, 5, 7, 9]) == 945:
print('测试成功!')
else:
print('测试失败!')
利用 map 和 reduce 编写一个 str2float 函数，把字符串 '123.456' 转换成浮点数 123.456 ：
# -*- coding: utf-8 -*-
from functools import reduce
def str2float(s):
----
pass
----
print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456'))
if abs(str2float('123.456') - 123.456) < 0.00001:
print('测试成功!')
else:
print('测试失败!')
参考代码
do_map.py
do_reduce.py