Share This
Связаться со мной
Крути в низ
Categories
//Знакомство с map() в Python

Знакомство с map() в Python

08.04.2021Category : Python

Представляем вам первую часть перевода статьи Python’s map(): Processing Iterables Without a Loop, опубликованного сайтом webdevblog.ru.

В первой части:

  • Функциональный стиль на Python
  • Начало работы с map в Python
    • Что такое map()
    • Использование map() с различными видами функций
    • Обработка множественных итераций с помощью map()

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:

  • Анонимные функции
  • Функцию map()
  • Функцию  filter()
  • Функцию  reduce()

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(function, iterable[, iterable1, iterable2,..., iterableN])

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:

>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5] >>> squared = []  >>> for num in numbers: ...     squared.append(num ** 2) ...  >>> squared [1, 4, 9, 16, 25]

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:

>>> def square(number): ...       return number ** 2 ...  >>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]  >>> squared = map(square, numbers)  >>> list(squared) [1, 4, 9, 16, 25]

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:

>>> str_nums = ["4", "8", "6", "5", "3", "2", "8", "9", "2", "5"]  >>> int_nums = map(int, str_nums) >>> int_nums <map object at 0x7fb2c7e34c70>  >>> list(int_nums) [4, 8, 6, 5, 3, 2, 8, 9, 2, 5]  >>> str_nums ["4", "8", "6", "5", "3", "2", "8", "9", "2", "5"]

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:

>>> numbers = [-2, -1, 0, 1, 2]  >>> abs_values = list(map(abs, numbers)) >>> abs_values [2, 1, 0, 1, 2]  >>> list(map(float, numbers)) [-2.0, -1.0, 0.0, 1.0, 2.0]  >>> words = ["Welcome", "to", "Real", "Python"]  >>> list(map(len, words)) [7, 2, 4, 6]

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:

>>> numbers = [1, 2, 3, 4, 5]  >>> squared = map(lambda num: num ** 2, numbers)  >>> list(squared) [1, 4, 9, 16, 25]

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():

>>> first_it = [1, 2, 3] >>> second_it = [4, 5, 6, 7]  >>> list(map(pow, first_it, second_it)) [1, 32, 729]

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:

>>> list(map(lambda x, y: x - y, [2, 4, 6], [1, 3, 5])) [1, 1, 1]  >>> list(map(lambda x, y, z: x + y + z, [2, 4], [1, 3], [7, 8])) [10, 15]

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

  • 0 views
  • 0 Comment

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

Свежие комментарии

    Рубрики

    About Author 01.

    Roman Spiridonov
    Roman Spiridonov

    Привет ! Мне 38 лет, я работаю в области информационных технологий более 4 лет. Тут собрано самое интересное.

    Our Instagram 04.

    Categories 05.

    © Speccy 2020 / All rights reserved

    Связаться со мной
    Close