Что возвращает map python

Функции map и zip и lambda. Python

Функции map, zip и лямбда (кстати говоря называются «функции высшего порядка» или «first-class-functions») позволяют достаточно просто выполнять различные манипуляции с данными, для чего в «обычном» процедурном стиле приходится писать немного больше кода. Все ниженаписанное относится к так называемому функциональному программированию, луркайте подробности.

Функции map, zip и lambda в примерах.

или в более общем виде

Звездочка * перед list как-бы говорит что передается список аргументов, т.е. Действовать эквивалентно тому как если бы передали a, b, c т.е. Можно даже так print zip(*[a, b, c]) результат не изменится.

Далее, функция – map. Случаются ситуации, когда внезапно нужно применить какую-либо функцию к каждому элементу списка. Нуб напишет так :

Более опытный нуб изучивший list comprehensions :

Программист сделает проще :

А тру-мэдскиллз хакер сделает следующим образом (при условии конечно, что функцию можно записать лямбдой, далеко не всегда функция будет достаточно простой чтобы записать ее лямбдой) :

Из примера понятно, что map применяет какую-либо функцию к списку и возвращает результат опять же в виде списка. Вы можете передать несколько списков, тогда функция (идущая первым параметром) должна принимать несколько аргументов (по количеству списков переданных в map).

Однако если списки разной длины, т.е. Один короче другого, то он будет дополнен значениями None до нужной длины. Если убрать из списка b последнее значение – пример не будет работать, т.к. В функции f произойдет попытка умножения числа на None, и питоне не позволяет это делать, что кстати выгодно отличает его от php, который в подобной ситуации работал бы дальше. Поэтому если функция f достаточно объемна, неплохо бы проверять передаваемые значения. Например ;

Если же заместо функции стоит None – то map действует примерно так же как и zip, но если передаваемые списки разной длины в результат будет писаться None – что кстати очень уместно в некоторых моментах.

Так используя стандартные инструменты питона можно записать довольно сложные действия в одну строчку. К примеру функцию :

можно представить как :

В конечном итоге вся операция записывается таким образом :

списки a и b могут быть разной длины и передаваться в каком угодно порядке. Лямбда-выражения удобны для определения не очень сложных функций, которые передаются затем другим функциям.

Источник

Встроенные функции map, filter и reduce в Python

Python предоставляет множество встроенных (built-in) функций, которые предопределены и могут использоваться конечным пользователем, просто вызывая их. Эти функции не только облегчают работу программистов, но и создают стандартную среду программирования. В этой статье вы узнаете о трех таких впечатляющих функциях, как map(), filter() и reduce() в Python.

Что такое функции map(), filter() и reduce() в Python?

Как упоминалось ранее, map(), filter() и reduce() являются встроенными функциями Python. Эти функции обеспечивают функциональный программный аспект Python. В функциональном программировании передаваемые аргументы являются единственными факторами, которые определяют результат. Эти функции могут принимать любую другую функцию в качестве параметра и могут быть переданы другим функциям в качестве параметров.

Функция map():

Функция map() является типом высшего порядка. Как упоминалось ранее, эта функция принимает другую функцию в качестве параметра вместе с итерируемой последовательностью и возвращает выходные данные после применения функции на каждый итерируемый элемент из последовательности. Синтаксис выглядит следующим образом:

Здесь функция определяет выражение, которое в свою очередь применяется к итерируемым элементам. Функция map может принимать функции, которые определил сам пользователь, а также лямбда-функции в качестве параметра.

Совместное использование с функциями, определяемыми пользователем и Lambda-функциями:

Пользовательские функции совместно с map():

Функция map() может принимать пользовательские функции в качестве параметров. Параметры этих функций устанавливаются исключительно пользователем или программистом.

Вы также можете передать несколько списков в качестве параметров.

Теперь давайте посмотрим, как вы можете использовать lambda-функции внутри map().

Lambda-функции совместно с map():

Lambda-функции — это функции, которые являются анонимными и им не нужно указывать какое-то собственное имя, как это происходит с пользовательскими функциями. Эти функции часто передаются в качестве параметров другим функциям.
Теперь давайте попробуем применить lambda-функции совместно с функцией map(). Рассмотрим следующий пример:

Приведенный выше вывод является результатом применения lambda-выражения (x + 3) к каждому элементу, присутствующему в кортеже.

Функция filter():

Функция filter() используется для создания списка, состоящего из значений, для которых функция возвращает true. Синтаксис этого следующий:

Так же, как и map(), эта функция может использовать в качестве параметра пользовательские функции, а также lambda-функции.

Как видите, y — это объект типа функции filter, а выходной список — это список значений, которые являются истинными для условия (x>=3).

Использование lambda-функций совместно с filter():

Lambda-функция, которая используется в качестве параметра, фактически определяет условие, которое необходимо проверить.

Приведенный выше код выдает тот же результат, что и предыдущая функция.

Функция reduce():

Функция reduce(), как можно понять из названия, применяет переданную функцию к итерируемому объекту и возвращает одно значение.

Здесь функция определяет, какое выражение необходимо применить к итерируемому объекту. Эту функцию необходимо импортировать из модуля functools.

В приведенном выше примере функция reduce последовательно суммирует каждый элемент из списка и возвращает одно выходное значение.

Функции map(), filter() и reduce() в Python могут использоваться вместе друг с другом.

Совместное использование функций map(), filter() и reduce() functions:

Когда вы совместно друг с другом используете функции, то сначала исполняются внутренние функции, а затем внешние функции обрабатывают результат выполнения внутренних функций.

Если вы отфильтруете целые числа, большие или равные 3, из данного кортежа, вы получите [3,4] в результате. Затем, если вы примените функцию map к результату вывода предыдущей функции с использованием условия (x + x), то вы получите [6,8] список, который является выходным.

Использование map() внутри filter():

Когда вы используете функцию map() внутри функции filter(), итерации сначала обрабатываются функцией map, а затем к ним применяется условие filter().

Использование map() и filter() внутри reduce():

Вывод внутренних функций обрабатывается в соответствии с условием, заданным для функции reduce().

Результатом и выходными данными внутренних функций map() и reduce() является [6,8].

Итак, можно подводить итоги статьи по функциям map(), filter() и reduce() в Python. Я надеюсь, что вы все ясно поняли. Постарайтесь как можно больше практиковаться и применять полученные знания на практике.

Остались какие-то вопросы по теме? Пожалуйста, напишите их в разделе комментариев этой статьи, и мы дадим вам ответ как можно скорее.

Источник

Как использовать функцию map в Python

Введение

map() – это встроенная функция Python, которая применяет функцию ко всем элементам в итерируемых данных.

Она позволяет писать простой и чистый код без использования циклов.

Функция map () в Python

Функция map() имеет следующий вид:

Принимает два обязательных аргумента:

В Python 3 функция map() возвращает объект map с размером, равным размеру переданного объекта iterable. В Python 2 функция возвращает список.

Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять, как использовать функцию map().

Предположим, у нас есть список строк, и мы хотим преобразовать каждый элемент в верхний регистр.

Один из способов сделать это – использовать традиционный цикл for.

С функцией map() ваш код станет намного проще и гибче.

С помощью функции list() мы преобразуем возвращаемый объект map в список:

Если функция проста, то наиболее удобным способом является использование лямбда-функции:

Лямбда-функция – это небольшая анонимная функция.

Вот еще один пример, который показывает, как создать список квадратных чисел от 1 до 10:

Функция range() генерирует последовательность целых чисел.

Использование map () с несколькими итерациями

Вы можете передать функции map() столько итераций, сколько пожелаете.

Количество необходимых входных аргументов, принимаемых функцией обратного вызова, должно быть равно количеству итераций.

В следующем примере показано, как перемножить элементы двух списков:

Тот же код, но с использованием лямбда-функции будет выглядеть следующим образом:

Если предоставлено несколько итераций, размер возвращаемого объекта равен самой короткой итерации.

Рассмотрим пример, когда длина итераций не одинакова:

Лишние элементы (7 и 8) игнорируются:

Заключение

map() принимает объект iterable вместе с функцией и применяет эту функцию к каждому элементу iterable.

Источник

Функции map, filter и zip

Теперь, когда мы с вами рассмотрели базовые типы данных языка Python, отметим несколько весьма полезных и часто используемых функций. И начнем с функции map. Она позволяет преобразовывать элементы итерируемого объекта в соответствии с некоторой указанной функцией:

Давайте, я поясню работу этой функции на таком простом примере. Предположим, что у нас есть упорядоченный список:

и мы хотим получить список из квадратов этих чисел. Для этого создадим функцию возведения числа в квадрат:

и вызовем функцию map:

Обратите внимание, мы передаем ссылку на функцию, то есть, записываем ее имя без круглых скобок. В результате переменная b будет ссылаться на итератор map и мы из предыдущего занятия знаем, что для перебора всех значений можно воспользоваться функцией next:

Или же сформировать новый список с помощью функции list:

То есть, функция map к каждому элементу списка lst применяет функцию sq и возвращает объект-генератор для последовательного выбора новых, преобразованных значений. В некотором смысле, это эквивалент вот такого выражения-генератора:

или вот такого списка:

Причем, во всех случаях функция sq или какая-либо другая должна принимать только один аргумент. Если ее записать, например, так:

То возникнет ошибка. А вот возвращать она может несколько аргументов, например, так:

получим список кортежей:

Подобные преобразования можно выполнять с любыми типами данных, например, строками:

На выходе получим список с длинами соответствующих строк:

Если нужно применить встроенные строковые методы, то это делается так:

И в результате получаем следующий список:

[‘МОСКВА’, ‘РЯЗАНЬ’, ‘СМОЛЕНСК’, ‘ТВЕРЬ’, ‘ТОМСК’]

Довольно часто первым аргументом функции map указывают анонимные (лямбда) функции, например, так:

Получим строки, записанные наоборот:

[‘авксоМ’, ‘ьназяР’, ‘кснеломС’, ‘ьревТ’, ‘ксмоТ’]

Почему такая операция так преобразует строки мы с вами уже говорили, когда рассматривали строки и их срезы.

Далее, так как функция map вторым аргументом принимает любой итерируемый объект, то мы можем результат работы первой функции map:

использовать во второй функции map:

То есть, строки коллекции b:

[‘МосквА’, ‘РязАнь’, ‘Смоленск’, ‘Тверь’, ‘Томск’]

были преобразованы в список символов, отсортированных по возрастанию и на выходе мы получили общий список с этими вложенными списками.

Очень часто в программах на Python функцию map используют для ввода с клавиатуры нескольких чисел через какой-либо разделитель, например, пробел. Если мы все запишем вот в таком виде:

и будем вводить целые числа через пробел, то при выполнении функции int возникнет ошибка, т.к. пробел – это не цифровой символ. Хорошо, давайте тогда разобьем эту строку по пробелам:

В результате у нас будет список из строк, в которых записаны введенные числа. Но функцию int можно применять к конкретной строке, а не к списку, т.е. вот такая операция:

опять приведет к ошибке. И здесь нам на помощь приходит функция map. Реализуем наш ввод вот таким образом:

И мы получим генератор для получения введенных чисел. Но это все удобнее преобразовать сразу к списку:

И теперь, при вводе любого количества чисел через пробел, будем получать упорядоченный список, состоящий из чисел. Это бывает очень удобно.

Функция filter

Следующая аналогичная функция – это filter. Само ее название говорит, что она возвращает элементы, для которых, переданная ей функция возвращает True:

Предположим, у нас есть список

из которого нужно выбрать все нечетные значения. Для этого определим функцию:

И далее, вызов функции filter:

На выходе получаем итератор, который можно перебрать так:

Или, с помощью цикла:

Или же преобразовать итератор в список:

Конечно, в качестве функции здесь можно указывать лямбда-функцию и в нашем случае ее можно записать так:

И это бывает гораздо удобнее, чем объявлять новую функцию.

Функцию filter можно применять с любыми типами данных, например, строками. Пусть у нас имеется вот такой кортеж:

и мы вызываем метод строк isalpha, который возвращает True, если в строке только буквенные символы. В результате в консоли увидим:

Москва Смоленск Тверь Томск

Функция zip

Следующая весьма полезная функция позволяет объединять между собой соответствующие элементы упорядоченных коллекций. Например, у нас имеется два списка:

И вызывая для них функцию zip:

Получим итератор, который возвращает следующую коллекцию:

То есть, у нас были объединены в кортеж соответствующие элементы этих двух списков.

Давайте теперь добавим еще один итерируемый объект – строку:

И вызовем функцию zip для всех этих трех объектов:

В результате получим коллекцию:

Смотрите, мы здесь имеем всего четыре кортежа, в каждом из которых по три элемента. То есть, все оставшиеся символы строки «abracadabra» были просто отброшены. Получается, что функция zip формирует выходной список, длина которого равна длине наименьшей из указанных коллекций. Если, например, мы уменьшим коллекцию a до двух элементов:

то на выходе также получим список из двух элементов:

Вот в этом и заключается удобство этой функции: она позволяет автоматически объединить несколько списков в наборы кортежей из соответствующих значений.

Следующие задания для самостоятельного решения не связаны с материалом этого урока, а охватывают все предыдущие занятия. Попробуйте реализовать их на Python и проверить свои знания.

Задания для самоподготовки

1. Поставить в соответствие следующим английским символам русские буквы:

h – х, e – е, l – л, o – о, w – в, r – р, d – д

и преобразовать строку «hello world!» в русские символы.

t = «»»Куда ты скачешь гордый конь,
И где опустишь ты копыта?
О мощный властелин судьбы!
Не так ли ты над самой бездной,
На высоте, уздой железной
Россию поднял на дыбы?»»»

Необходимо выделить каждое второе слово из этого стихотворения и представить результат в виде упорядоченного списка. (Подумайте как реализовать алгоритм с наименьшими затратами по памяти).

3. Реализовать алгоритм для нахождения всех делителей натурального числа N. Число N вводится с клавиатуры. Для начала можно реализовать простым перебором всех N возможных чисел (делителей). Затем, подумайте, как можно оптимизировать по скорости этот алгоритм.

Видео по теме

#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер

#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm

#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id

#4. Числовые типы, арифметические операции

#5. Математические функции и работа с модулем math

#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()

#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not

#8. Введение в строки. Базовые операции над строками

#9. Знакомство с индексами и срезами строк

#10. Основные методы строк

#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки

#12. Форматирование строк: метод format и F-строки

#14. Срезы списков и сравнение списков

#15. Основные методы списков

#16. Вложенные списки, многомерные списки

#17. Условный оператор if. Конструкция if-else

#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else

#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие

#20. Оператор цикла while

#21. Операторы циклов break, continue и else

#22. Оператор цикла for. Функция range()

#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()

#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()

#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами

#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов

#27. Генераторы списков (List comprehensions)

#28. Вложенные генераторы списков

#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями

#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле

#31. Кортежи (tuple) и их методы

#32. Множества (set) и их методы

#33. Операции над множествами, сравнение множеств

#34. Генераторы множеств и генераторы словарей

#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов

#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование

#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД

#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры

#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs

#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций

#41. Рекурсивные функции

#42. Анонимные (lambda) функции

#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal

#44. Замыкания в Python

#45. Введение в декораторы функций

#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций

#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from

#48. Импорт собственных модулей

#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка

#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты

#51. Функция open. Чтение данных из файла

#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов

#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах

#54. Выражения генераторы

#55. Функция-генератор. Оператор yield

#56. Функция map. Примеры ее использования

#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов

#58. Функция zip. Примеры использования

#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted

#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу

#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных

#62. Функции all и any. Примеры их использования

#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления

#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы

#65. Модуль random стандартной библиотеки

© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта

Источник