Что такое map в python

func — Функция, которую следует применить к элементам последовательности или последовательностей. Должна принимать количество элементов равное количеству последовательностей. До -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. Итератор останавливается, когда самая короткая из последовательностей исчерпана. До -py3.0, если в какой-либо из последовательностей количество элементов меньше, чем в остальных, недостающие элементы считаются None.

map() в Python

Python map() — это встроенная функция, которая позволяет обрабатывать и преобразовывать все элементы в итерируемом объекте без использования явного цикла for, методом, широко известным как сопоставление (mapping). map() полезен, когда вам нужно применить функцию преобразования к каждому элементу в коллекции или в массиве и преобразовать их в новый массив.

map() — один из инструментов, поддерживающих стиль функционального программирования в Python.

Из этой статьи вы узнаете:

• Как работает Python map()
• Как преобразовать различные типы массивов Python с помощью map()
• Как объединить map() с другими функциональными инструментами для выполнения более сложных преобразований
• Какие инструменты вы можете использовать, чтобы заменить map() и сделать свой код более Pythonic

Обладая этими знаниями, вы сможете эффективно использовать map() в своих программах или, в качестве альтернативы, использовать списковое включение (list comprehensions) или выражения-генераторы (generator expressions), чтобы сделать ваш код более питоническим и читабельным.

Для лучшего понимания работы map() вам были бы полезны некоторые знания о том, как работать с итерациями (iterables), циклами, функциями (functions) и лямбда-функций (lambda functions).

Функциональный стиль в Python

В функциональном программировании вычисления выполняются путем объединения функций, которые принимают аргументы и возвращают конкретное значение (или значения). Эти функции не изменяют свои входные аргументы и не изменяют состояние программы. Они просто предоставляют результат данного вычисления. Такие функции обычно называются чистыми функциями (pure functions).

Теоретически программы, построенные с использованием функционального стиля, проще:

• Разрабатывать, потому что вы можете кодировать и использовать каждую функцию изолированно
• Отлаживать и тестировать, потому что вы можете тестировать и отлаживать отдельные функции, не глядя на остальную часть программы
• Понимать, потому что вам не нужно иметь дело с изменениями состояния на протяжении всей программы

Функциональное программирование обычно использует списки, массивы и другие итерационные объекты для представления данных вместе с набором функций, которые работают с этими данными и преобразовывают их. Когда дело доходит до обработки данных в функциональном стиле, обычно используются как минимум три метода:

1. Сопоставление (Mapping) заключается в применении функции преобразования к итерируемому объекту для создания нового объекта. Элементы в новой итерации создаются путем вызова функции преобразования для каждого элемента в исходной итерации.
2. Фильтрация (Filtering) состоит из применения предиката или булевозначной функции (predicate or Boolean-valued function) к итерируемому объекту для создания нового итерируемого объекта. Элементы в новой итерации создаются путем фильтрации любых элементов в исходной итерации, которые заставляют функцию предиката возвращать false.
3. Сокращение (Reducing) состоит из применения функции reduce к итерируемому объекту для получения единственного накопленного значения.

По словам Гвидо ван Россума, на Python в большей степени влияют императивные языки программирования, чем функциональные языки:

Я никогда не считал, что Python находится под сильным влиянием функциональных языков, независимо от того, что люди говорят или думают. Я был более знаком с императивными языками, такими как C и Algol 68, и хотя я сделал функции первоклассными объектами (first-class objects), я не рассматривал Python как язык функционального программирования. (Источник)

Однако еще в 1993 году сообщество Python требовало некоторых функций функционального программирования. Они просили:

Эти функциональные возможности были добавлены в язык благодаря участию многих членов сообщества. В настоящее время map() , filter() и reduce() являются фундаментальными компонентами стиля функционального программирования в Python.

В этом руководстве мы рассмотрим одну из этих функциональных возможностей — встроенную карту функций map(). Вы также узнаете, как использовать составные части списковых включений (comprehensions) и выражения генератора (generator expressions), чтобы получить ту же функциональность, что и map(), в питоническом и удобочитаемом виде.

Начало работы с map() в Python

Иногда вы можете столкнуться с ситуациями, когда вам нужно выполнить одну и ту же операцию со всеми элементами массива, чтобы создать новый массив. Самый быстрый и распространенный подход к этой проблеме — использовать цикл for в Python. Однако вы также можете решить эту проблему без явного использования циклов, используя map().

В следующих трех разделах вы узнаете, как работает map() и как вы можете использовать егр для обработки и преобразования итераций без циклов.

Что такое map()

map() перебирает элементы итерируемого массива (или коллекции) и возвращает новый массив (или итерируемый объект), который является результатом применения функции преобразования к каждому элементу исходного итерабельного массива.

Согласно документации, map() принимает функцию и итерацию (или несколько итераций) в качестве аргументов и возвращает итератор, который выдает преобразованные элементы по запросу. Сигнатура функции map определяется следующим образом:

map() применяет функцию к каждому элементу в итерируемом цикле и возвращает новый итератор, который по запросу возвращает преобразованные элементы. function может быть любая функция Python, которая принимает принимать аргументы, равное количеству итераций, которые вы передаете map().

Примечание. Первый аргумент map() — это объект функция, что означает, что вам нужно передать функцию, не вызывая ее. То есть без пары скобок.

Первый аргумент map() — функция преобразования. Другими словами, это функция, которая преобразует каждый исходный элемент в новый (преобразованный) элемент. Несмотря на то, что документация Python вызывает эту функцию аргумента, она может быть любой вызываемой Python. Сюда входят встроенные функции, классы, методы, лямбда-функции и пользовательские функции.

Операция, выполняемая map(), обычно известна как сопоставление, потому что она сопоставляет каждый элемент во входном итерируемом элементе с новым элементом в итоговом итерируемом. Для этого map() применяет функцию преобразования ко всем элементам во входной итерации.

Чтобы лучше понять map(), предположим, что вам нужно взять список числовых значений и преобразовать его в список, содержащий квадратное значение каждого числа в исходном списке. В этом случае вы можете использовать цикл for и написать что-то вроде этого:

Когда вы запускаете этот цикл для чисел, вы получаете список квадратных значений. Цикл for перебирает числа и применяет к каждому значению операцию возведения в квадрат. Наконец, он сохраняет полученные значения в squared.

Вы можете добиться того же результата без использования явного цикла for, используя map(). Взгляните на следующую реализацию приведенного выше примера:

square() — это функция преобразования, которая преобразует число в его квадратное значение. Вызов map() применяет square() ко всем значениям и возвращает итератор, который возвращает квадратные значения. Затем вызывается list() для map(), чтобы создать объект списка, содержащий квадратные значения.

Поскольку map() написан на C и сильно оптимизирован, его внутренний подразумеваемый цикл может быть более эффективным, чем обычный цикл for в Python. Это одно из преимуществ использования map().

Второе преимущество использования map() связано с потреблением памяти. С помощью цикла for вам нужно сохранить весь список в памяти вашей системы. С помощью map() вы получаете элементы по запросу, и только один элемент находится в памяти вашей системы в данный момент.

Примечание. В Python 2.x map() возвращает список. Это поведение изменилось в Python 3.x. Теперь map() возвращает объект map, который является итератором, выдающим элементы по запросу. Вот почему вам нужно вызвать list(), чтобы создать желаемый объект списка.

В качестве другого примера предположим, что вам нужно преобразовать все элементы в списке из строки в целое число. Для этого вы можете использовать map() вместе с int() следующим образом:

map() применяет int() к каждому значению в str_nums. Поскольку map() возвращает итератор (объект map), вам понадобится вызов list(), чтобы вы могли превратить его в объект списка. Обратите внимание, что исходная последовательность не изменяется в процессе

Использование map() с различными видами функций

Вы можете использовать любую функцию Python, вызываемую с помощью map(). Единственным условием будет то, что вызываемый объект принимает аргумент и возвращает конкретное и полезное значение. Например, вы можете использовать классы, экземпляры, реализующие специальный метод с именем __call__ , методы экземпляра, методы класса, статические методы и функции.

Есть несколько встроенных функций, которые вы можете использовать с map(). Рассмотрим следующие примеры:

Вы можете использовать любую встроенную функцию с map() при условии, что функция принимает аргумент и возвращает значение.

Когда дело доходит до использования map(), вы обычно видите использование лямбда-функции в качестве первого аргумента. лямбда-функции удобны, когда вам нужно передать функцию на основе выражений в map(). Например, вы можете повторно реализовать пример квадратных значений с помощью лямбда-функции следующим образом:

лямбда-функции весьма полезны, когда дело доходит до использования map(). Они могут играть роль первого аргумента map(). Вы можете использовать лямбда-функции вместе с map () для быстрой обработки и преобразования ваших итераций.

Обработка множественных итераций с помощью map()

Если вы предоставляете несколько итераций для map(), тогда функция преобразования должна принимать столько аргументов, сколько итераций, которые вы передаете. Каждая итерация map() будет передавать одно значение из каждой итерации в качестве аргумента функции. Итерация останавливается в конце самой короткой итерации.

Рассмотрим следующий пример, в котором используется pow():

pow() принимает два аргумента, x и y, и возвращает x в степени y. На первой итерации x будет 1, y будет 4, а результат будет 1. Во второй итерации x будет 2, y будет 5, а результат будет 32, и так далее. Последняя итерация равна длине самой короткой итерации, которой в данном случае является first_it.

Этот метод позволяет объединить две или более итерации числовых значений, используя различные виды математических операций. Вот несколько примеров, в которых лямбда-функции используются для выполнения различных математических операций с несколькими входными итерациями:

В первом примере используется операция вычитания, чтобы объединить две итерации по три элемента в каждой. Во втором примере складывается значения трех итераций.

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.

Что такое Map, Filter и Reduce в Python? Это функциональное программирование?

Map, Filter и Reduce являются парадигмами функционального программирования. Они позволяют программисту (вам) писать более простой и короткий код без необходимости беспокоиться о таких сложностях, как циклы и ветвления.

По сути, эти три функции позволяют вам применять функцию ко многим итерациям за один полный цикл. map и filter встроены в Python (в модуле __builtins__ ) и не требуют импорта. reduce , однако, необходимо импортировать, поскольку он находится в модуле functools . Давайте получше разберемся, как они все работают, начиная с map .

Функция map() в python имеет следующий синтаксис:

Где func это функция, к которой будет применен каждый элемент из iterables (столько, сколько их есть). Заметили звездочку( * ) на iterables ? Это означает, что итераций может быть сколько угодно много, поскольку у func столько точных чисел, сколько и для входных аргументов. Прежде чем перейти к примеру, важно отметить следующее:

1. В Python 2, функция map() возвращает список. В Python 3, однако, функция возвращает map object который является объектом-генератором. Чтобы получить результат в виде списка, встроенная функция list() может быть вызвана для объекта карты, то есть список list(map(func, *iterables))
2. Количество аргументов функции должно быть числом перечисленных iterables .

Давайте посмотрим, как эти правила действуют на следующих примерах.

Скажем, у меня есть список ( iterable ) моих любимых имен домашних животных, все в нижнем регистре, и мне нужны они в верхнем регистре. Традиционно, в обычном программировании на Python я бы сделал что-то вроде этого:

что затем выведет [‘ALFRED’, ‘TABITHA’, ‘WILLIAM’, ‘ARLA’]

С функциями map() это не только проще, но и гораздо более гибко. Я просто делаю следующее:

Что также вывело бы тот же результат. Обратите внимание, что при использовании описанного выше синтаксиса map() , func в этом случае является str.upper и iterables этот список my_pets — всего одна итерация.Также обратите внимание, что мы не вызывали функцию str.upper (делая это: str.upper() ), так как функция map делает это за нас для каждого элемента в списке my_pets .

Более важно отметить, что функция str.upper upper требует только одного аргумента по определению, и поэтому мы передали ему только один итерируемый. Итак, если передаваемая функция требует двух, трех или n аргументов, вам нужно передать ей две, три или n итерируемого. Позвольте мне пояснить это на другом пример.

Скажем, у меня есть список областей круга, которые я где-то рассчитал, все с пятью десятичными знаками. И мне нужно округлить каждый элемент в списке до количества десятичных разрядов, равному его месту в списк. Это значает, что я должен округлить первый элемент в списке до одного десятичного знака, второй элемент в списке до двух десятичных знаков, третий элемент в список до трех знаков после запятой и т. д. Это элементарно с функцией map() . Давайте посмотрим, как именно.

Python уже радует нас встроенной функцией round() , которая принимает два аргумента — число для округления и число десятичных разрядов для округления числа . Итак, поскольку функция требует наличия двух аргументов, нам нужно передать два итерируемых.

Видите красоту map() ? Можете ли вы представить всю гибкость?

Функция range(1,7) выступает в качестве второго аргумента функции round (количество требуемых десятичных разрядов на одну итерацию). Таким образом, поскольку map итерирует через circle_areas , во время первой итерации первый элемент circle_areas , 3.56773 передается вместе с первым элементом range(1,7) , 1 в round , что фактически делает его round(3.56773, 1) . Во время второй итерации второй элемент circle_areas , 5.57668 вместе со вторым элементом range(1,7) , 2 передается в round что переводит его в round(5.57668, 2) . Это происходит до тех пор, пока не будет достигнут конец списка circle_areas .

Уверен, что вы задаетесь вопросом: «Что если я передам итерируемое меньше или больше, чем длина первого итерируемого? То есть, что если я передам range(1,3) или range(1, 9999) в качестве второго итерируемого в вышеуказанной функции». И ответ прост: ничего! Ладно, это не правда. «Ничего» не происходит в том смысле, что функция map() не будет вызывать каких-либо исключений, она будет просто перебирать элементы до тех пор, пока не сможет найти второй аргумент функции, после чего она просто останавливается и возвращает результат.

Так, например, если вы оцените result = list(map(round, circle_areas, range(1,3))) , вы не получите никакой ошибки, даже если длина circle_areas и длина range(1,3) отличаются. Вместо этого Python делает следующее: он берет первый элемент circle_areas и первый элемент range(1,3) и передает его в round . round оценивает его, а затем сохраняет результат. Затем он переходит ко второй итерации, второму элементу circle_areas и второму элементу range(1,3) , round сохраняет его снова. Теперь в третьей итерации ( circle_areas имеет третий элемент), Python берет третий элемент circle_areas , а затем пытается получить третий элемент range(1,3) но так как range(1,3) не имеет третьего элемента, Python просто останавливается и возвращает результат, который в этом случае будет просто [3.6, 5.58] .

То же самое происходит, если circle_areas меньше длины второго итерируемого. Python просто останавливается, когда не может найти следующий элемент в одном из итерируемых.

Чтобы закрепить наши знания о функции map() мы собираемся использовать ее для реализации собственной пользовательской функции zip() . Функция zip() это функция, которая принимает несколько итерируемых, а затем создает кортеж, содержащий каждый из элементов в итерируемых. Как и map() , в Python 3 он возвращает объект-генератор, который можно легко преобразовать в список, вызвав для него встроенную функцию list . Используйте сеанс интерпретатора ниже, чтобы получить представление о zip() прежде чем мы создадим наш собственный с помощью map()

В качестве бонуса, можете догадаться, что произойдет в предыдущем сеансе, если my_strings и my_numbers не имеют одинаковую длину? Нет? Попробуйте! Измените длину одного из них.

Перейдем к нашей собственной функции zip() !

Вы только полюбуйтесь! У нас тот же результат, что и у zip .

Вы заметили, что мне даже не нужно было создавать функцию def my_function() стандартным способом? Вот какие гибкие map() и Python в целом! Я просто использовал lambda функцию. Это не означает, что использование стандартного метода определения функции (для def function_name() ) не разрешено, оно все еще разрешено. Я просто предпочел писать меньше кода (будь «Pythonic»).

Про map всё. Переходим к filter()

Filter

В то время как map() пропускает каждый элемент итерируемого через функцию и возвращает результат всех элементов, прошедших через функцию filter() , прежде всего, требует, чтобы функция возвращала логические значения (true или false), а затем передает каждый элемент итерируемого через функцию, «отфильтровывая» те, которые являются ложными. Имеет следующий синтаксис:

Следующие пункты должны быть отмечены относительно filter() :

1. В отличие от map() , (), требуется только один итерируемый.
2. Аргумент func необходим для возврата логического типа. Если этого не происходит, filter sпросто возвращает передаваемый ему iterable . Кроме того, поскольку требуется только один итерируемый, подразумевается, что func должен принимать только один аргумент.
3. filter пропускает каждый элемент в итерируемом через func возвращает только только те, которые имеют значение true. Ведь это же заложено в самом названии — «фильтр».

Давайте посмотрим несколько примеров

Ниже приведен список ( iterable ) баллов 10 студентов на экзамене по химии. Давайте отфильтруем тех, кто сдал с баллом выше 75 . используя filter .

Следующим примером будет детектор палиндрома. «Палиндром» — это слово, фраза или последовательность, которые читаются одинаково в обе стороны. Давайте отфильтруем слова, являющиеся палиндромами, из набора ( iterable ) oподозреваемых палиндромов.

Который должен вывести [‘madam’, ‘anutforajaroftuna’] .

Довольно круто, да? Наконец, reduce()

Reduce

reduce применяет функцию двух аргументов кумулятивно к элементам итерируемого, необязательно начиная с начального аргумента. Имеет следующий синтаксис:

reduce(func, iterable[, initial])

Где func это функция, к которой кумулятивно применяется каждый элемент iterable , а initial необязательное значение, которое помещается перед элементами итерируемого в вычислении и служит значением по умолчанию, когда итерируемый объект пуст. О reduce() должно быть отмечено следующее: 1. func требуется два аргумента, первый из которых является первым элементом в iterable (если initial не указан) а второй — вторым элементом в iterable . Если initial указано, то оно становится первым аргументом функции func , а первый элемент в iterable становится вторым элементом. 2. reduce «уменьшает» iterable до одного значения.

Как обычно, давайте рассмотрим несколько примеров.

Давайте создадим нашу собственную версию встроенной функции sum() . Функция sum() возвращает сумму всех элементов итерируемого объекта, переданных ей.

Результат, как ожидалось, равен 68 .

Так что же случилось?

Как обычно, все дело в итерациях: reduce берет первый и второй элементы в numbers и передает их соответственно в custom_sum . custom_sum вычисляет их сумму и возвращает ее в reduce . Затем reduce принимает этот результат и применяет его в качестве первого элемента к custom_sum и принимает следующий элемент (третий) в numbers в качестве второго элемента для custom_sum . Он делает это непрерывно (накопительно), пока numbers не будет исчерпан.

Посмотрим, что произойдет, когда я использую необязательное начальное значение initial .

Результат, ожидаемо, равен 78 потому что reduce изначально использует 10 в качестве первого аргумента для custom_sum .

Это все относительно Python, Map, Reduce и Filter. Попробуйте выполнить приведенные ниже упражнения, чтобы лучше понять каждую функцию.

Упражнение

В этом упражнении вы будете использовать map , filter , и reduce чтобы исправить неверный код.

Научим основам Python и Data Science на практике

Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.