map_filter.md

Map, Filter и Reduce

В Python есть три функции, которые значительно упрощают функциональный подход к программированию. Мы обсудим их и рассмотрим примеры использования.

Map

map применяет функцию ко всем элементам списка. Если коротко:

Сценарий использования

map(function_to_apply, list_of_inputs)

Нам часто необходимо передать все элементы списка в функцию один за другим и собрать возвращаемые значения в новый список. К примеру:

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

map позволяет выполнить эту задачу элегантным способом:

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

Зачастую с map используются анонимные функции, как в примере выше. Вместо списка входных данных можно также использовать 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)

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

Filter

Как можно догадаться по имени, filter возвращает список элементов, для которых заданная функция возвращает True. Вот простой и понятный пример:

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

# Вывод: [-5, -4, -3, -2, -1]

filer уподобляется циклу, но он является встроенной функцией и работает быстрее.

Примечание: Если map и filter не кажутся вам достаточно красивым решением, то вы всегда можете использовать абстракции списков/словарей/кортежей.

Reduce

Reduce весьма полезная функция для выполнения вычислений на списке и возвращения единственного результата. Например, если мы хотим посчитать произведение всех элементов списка чисел.

Обычным решением этой задачи будет использования цикла for:

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

# product = 24

Теперь попробуем с reduce:

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

# Вывод: 24