4. Map, Filter и Reduce¶

4.1. Карта¶

Map применяет функцию ко всем элементам в списке input_list. Вот чертеж:

Блюпринт

map(function_to_apply, list_of_inputs)

Чаще всего мы хотим передать все элементы списка в функцию по одному, а затем собрать вывод. Например:

items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = []
for i in items:
    squared.append(i**2)

Map позволяет нам реализовать это гораздо более простым и приятным способом. Вот, пожалуйста:

items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x**2, items))

Чаще всего мы используем ламбды с map, поэтому я сделал то же самое. Вместо списка входов мы можем иметь даже список функций!

def multiply(x):
    return (x*x)
def add(x):
    return (x+x)

funcs = [multiply, add]
for i in range(5):
    value = list(map(lambda x: x(i), funcs))
    print(value)

# Output:
# [0, 0]
# [1, 2]
# [4, 4]
# [9, 6]
# [16, 8]

4.2. Фильтр¶

Как следует из названия, filter создает список элементов, для которых функция возвращает true. Вот короткий и лаконичный пример:

number_list = range(-5, 5)
less_than_zero = list(filter(lambda x: x < 0, number_list))
print(less_than_zero)

# Output: [-5, -4, -3, -2, -1]

Фильтр напоминает цикл for, но является встроенной функцией и работает быстрее.

Примечание: Если map & filter не кажутся вам красивыми, то вы можете прочитать о ``list/dict/tuple``пониманиях.

4.3. Уменьшить¶

Reduce - это действительно полезная функция для выполнения некоторых вычислений над списком и возврата результата. Она применяет скользящее вычисление к последовательным парам значений в списке. Например, если вы хотите вычислить произведение списка целых чисел.

Обычным способом выполнения этой задачи в python является использование базового цикла for:

product = 1
list = [1, 2, 3, 4]
for num in list:
    product = product * num

# product = 24

Теперь давайте попробуем сделать это с помощью reduce:

from functools import reduce
product = reduce((lambda x, y: x * y), [1, 2, 3, 4])

# Output: 24