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奇怪，reduce去哪了？

什么是高階函數(shù)？，一句話，就是可以接受其他函數(shù)名稱作為自己參數(shù)的函數(shù)。函數(shù)式編程說的就是這個。Python中一切皆對象，函數(shù)也是一個對象，可以作為變量名稱傳遞給其他函數(shù)調(diào)用，高階函數(shù)就是一種特殊的函數(shù)，有 5 個內(nèi)置的函數(shù)可以大大提高我們的編程效率，分別是 sorted、filter、zip、map、reduce，這里除了 zip 函數(shù)，其他都是高階函數(shù)。它們的用武之地非常廣泛，要不也不會作為內(nèi)置函數(shù)了。今天分享下它們的用法，掌握之后，你一定會覺得，真香！

1、sorted 函數(shù)

函數(shù)原型：sorted(iterable, *, key=None, reverse=False)

首先，它是一個穩(wěn)定的排序算法，接收一個可迭代對象，兩個必須通過關(guān)鍵字傳參的可選參數(shù)，返回一個排序后的可迭代對象。key 是用來指定按照那個信息進行比較排序的函數(shù)，比如 key = str.lower，如果不指定，則默認按照可迭代對象中的元素進行比較。

基本用法：

>>>?v_list?=?[5,2,3,4,1]
>>>?sorted(v_list)
[1,?2,?3,?4,?5]
>>>?v_tuple?=?(5,2,3,4,1)
>>>?sorted(v_tuple)
[1,?2,?3,?4,?5]
>>>?v_dict?=?{5:'a',2:'b',3:'c',4:'d',1:'e'}
>>>?sorted(v_dict)
[1,?2,?3,?4,?5]
>>>

可以看出，只要是可迭代對象，都可以使用 sorted。

進階用法，指定關(guān)鍵字進行排序：

>>>?v_dict?=?{5:'a',2:'b',3:'c',4:'d',1:'e'}
>>>?sorted(v_dict,key=lambda?x:v_dict[x])
[5,?2,?3,?4,?1]
>>>?student_tuples?=?[
...?????('john',?'A',?15),
...?????('jane',?'B',?12),
...?????('dave',?'B',?10),
...?]
>>>?sorted(student_tuples,?key=lambda?student:?student[2])???#?sort?by?age
[('dave',?'B',?10),?('jane',?'B',?12),?('john',?'A',?15)]

還可以對對象進行排序，代碼如下：

class?Student:
????def?__init__(self,?name,?grade,?age):
????????self.name?=?name
????????self.grade?=?grade
????????self.age?=?age
????def?__repr__(self):
????????return?repr((self.name,?self.grade,?self.age))

student_objects?=?[
????Student('john',?'A',?15),
????Student('jane',?'B',?12),
????Student('dave',?'B',?10),
]
sorted(student_objects,?key=lambda?student:?student.age)???#?sort?by?age

#[('dave',?'B',?10),?('jane',?'B',?12),?('john',?'A',?15)]

上述指定 key 的用法非常普遍，python 還提供了非常便利的訪問器 operator， operator 模塊有 itemgetter() 、 attrgetter() 和 methodcaller() 函數(shù)。用法也簡單易學(xué)，如下：

itemgetter 指定按待排序元素指定位置的數(shù)據(jù)進行排序：

>>>?student_tuples
[('john',?'A',?15),?('jane',?'B',?12),?('dave',?'B',?10)]
>>>?from?operator?import?itemgetter,?attrgetter
>>>?sorted(student_tuples,?key=itemgetter(2))
[('dave',?'B',?10),?('jane',?'B',?12),?('john',?'A',?15)]

如果要排序的是類，可以使用 attrgetter 指定按那個屬性排序：

>>>?class?Student:
...?????def?__init__(self,?name,?grade,?age):
...?????????self.name?=?name
...?????????self.grade?=?grade
...?????????self.age?=?age
...?????def?__repr__(self):
...?????????return?repr((self.name,?self.grade,?self.age))
...
>>>?student_objects?=?[
...?????Student('john',?'A',?15),
...?????Student('jane',?'B',?12),
...?????Student('dave',?'B',?10),
...?]
>>>?student_objects
[('john',?'A',?15),?('jane',?'B',?12),?('dave',?'B',?10)]
>>>?sorted(student_objects,?key=attrgetter('age'))
[('dave',?'B',?10),?('jane',?'B',?12),?('john',?'A',?15)]
>>>

還可以指定多個關(guān)鍵字排序，比如先按照 grade 排序，再按照 age 排序：

>>>?sorted(student_tuples,?key=itemgetter(1,2))
[('john',?'A',?15),?('dave',?'B',?10),?('jane',?'B',?12)]
>>>?sorted(student_objects,?key=attrgetter('grade',?'age'))
[('john',?'A',?15),?('dave',?'B',?10),?('jane',?'B',?12)]

排序默認使用升序，如果要降序，傳入一個關(guān)鍵字參數(shù) reverse = True 即可。

>>>?sorted(student_tuples,?key=itemgetter(2),?reverse=True)
[('john',?'A',?15),?('jane',?'B',?12),?('dave',?'B',?10)]

排序是穩(wěn)定的：

>>>?data?=?[('red',?1),?('blue',?1),?('red',?2),?('blue',?2)]
>>>?sorted(data,?key=itemgetter(0))
[('blue',?1),?('blue',?2),?('red',?1),?('red',?2)]

排序算法使用 Timsort，Timsort 是一種混合穩(wěn)定的排序算法，源自歸并排序和插入排序，旨在較好地處理真實世界中各種各樣的數(shù)據(jù)，從 2.3 版本起，Timsort 一直是 Python 的標(biāo)準(zhǔn)排序算法。它還被 Java SE7, Android platform, GNU Octave,?谷歌瀏覽器和 Swift 用于對非原始類型的數(shù)組排序。

2、filter 函數(shù)

函數(shù)原型：filter(function, iterable)

filter() 函數(shù)用于過濾一個可迭代對象，過濾掉不符合條件的元素，返回由符合條件元素組成的新的可迭代對象。

filter 接收兩個參數(shù)，第一個為函數(shù)，第二個為可迭代對象，可迭代對象中的每個元素作為參數(shù)傳遞給函數(shù)進行判斷，然后返回 True 或 False，最后將返回 True 的元素放到新可迭代對象中。

如獲取列表中的偶數(shù)：

>>>?v_list?=?[1,2,3,4,5,6]
>>>?new?=?filter(lambda?x:?x%2?==0,?v_list)
>>>?list(new)
[2,?4,?6]
>>>?number_list?=?range(-5,?5)
>>>?less_than_zero?=?list(filter(lambda?x:?x?0,?number_list))
>>>?less_than_zero
[-5,?-4,?-3,?-2,?-1]

filter 使用方法很簡單，也很好理解，不多說。

3、zip 函數(shù)

函數(shù)原型：zip(*iterables)

提到 zip 你一定會想到壓縮，不過這里表示的是一種重新組合的意思，看下面的代碼就知道了：

>>>?list(zip("abc","xy"))
[('a',?'x'),?('b',?'y')]
>>>?list(zip("abc","xy",[1,2,3,4]))
[('a',?'x',?1),?('b',?'y',?2)]

函數(shù)接受不限數(shù)目的可迭代對象，按照個數(shù)最小的可迭代對象進行重新組合，組合的策略就是按照原有的順序進行，第 i 個元組包含來自每個參數(shù)序列或可迭代對象的第 i 個元素。當(dāng)所輸入可迭代對象中最短的一個被耗盡時，迭代器將停止迭代。當(dāng)只有一個可迭代對象參數(shù)時，它將返回一個單元組的迭代器。不帶參數(shù)時，它將返回一個空迭代器。用代碼來解釋 zip 就是:

def?zip(*iterables):
????#?zip('ABCD',?'xy')?-->?Ax?By
????sentinel?=?object()
????iterators?=?[iter(it)?for?it?in?iterables]
????while?iterators:
????????result?=?[]
????????for?it?in?iterators:
????????????elem?=?next(it,?sentinel)
????????????if?elem?is?sentinel:
????????????????return
????????????result.append(elem)
????????yield?tuple(result)

還有一種理解就是行轉(zhuǎn)列，比如：

>>>?x?=?[1,?2,?3]
>>>?y?=?[4,?5,?6]
>>>?zipped?=?zip(x,?y)
>>>?list(zipped)
[(1,?4),?(2,?5),?(3,?6)]

如果是二維數(shù)，使用 zip 行轉(zhuǎn)列就太方便了：

>>>?array?=?[?[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
>>>?list(zip(*array))
[(1,?5,?9),?(2,?6,?10),?(3,?7,?11),?(4,?8,?12)]

注意，zip 以最短的可迭代對象來進行組合，其他元素丟棄，整個過程并不報錯，如果不希望丟棄元素，可以使用 itertools 中的 zip_longest 方法，如下：

>>>?x?=?[1,2,3]
>>>?y?=?[4,5]
>>>?z?=?[6,7,8,9]
>>>?list(zip(x,y,z))
[(1,?4,?6),?(2,?5,?7)]
>>>?from?itertools?import?zip_longest
>>>?list(zip_longest(x,y,z))
[(1,?4,?6),?(2,?5,?7),?(3,?None,?8),?(None,?None,?9)]

4、map/reduce 函數(shù)

函數(shù)原型：

map(function, iterable, …)
reduce(function, iterable[, initializer])

如果你讀過 Google 的那篇大名鼎鼎的論文 “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白 map/reduce 的概念。

簡單來說，map 就是分發(fā)任務(wù)，reduce 就是對結(jié)果進行匯總。Python 內(nèi)置的高階函數(shù) map/reduce 也是這個理兒。

比如，要對列表中的每個元素執(zhí)行特定的任務(wù)，如果列表元素個數(shù)是 10 個，就要調(diào)用 10 次，有了 map 一行代碼搞定：

>>>?def?fun(x):
...?????return?x*x
...
>>>?v_list?=?[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
>>>?map(fun,v_list)
0x10ff240f0>
>>>?list(map(fun,v_list))
[1,?4,?9,?16,?25,?36,?49,?64,?81,?100]

map() 傳入的第一個參數(shù)是 fun，即函數(shù)對象本身。由于 map object 是一個 Iterator，Iterator 是惰性序列，因此通過 list() 函數(shù)讓它把整個序列都計算出來并返回一個 list。有人說我不用 map，寫個循環(huán)也可以搞定，沒錯，但那樣可讀性就變差了，下面的代碼，你能一眼看出來把 fun(x) 作用在 list 的每一個元素并把結(jié)果生成一個新的 list：

L?=?[]
for?n?in?[1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8,?9,10]:
????L.append(fun(n))
print(L)

再看 reduce 的用法。reduce 把一個函數(shù)作用在一個可迭代對象[x1, x2, x3, …]上，第一個對象的結(jié)果作為參數(shù)傳遞給下一次調(diào)用，因此這個函數(shù)必須接收兩個參數(shù)。

初學(xué)者可以簡單的理解為累加、累積、就是前一步的結(jié)果是下一步的輸入，舉個例子：

>>>?from?functool?import?reduce
>>>?def?add(x,y):
...?????return?x+y
...
>>>?reduce(add,[1,3,5,7])
16

Python3 中 reduce 被移到了 functools，因為 Guido 先生討厭 reduce。

當(dāng)然求和運算可以直接用 Python 內(nèi)建函數(shù) sum()，沒必要動用 reduce。但是如果要把序列 [1, 3, 5, 7, 9] 變換成整數(shù) 13579，reduce 就可以派上用場：

>>>?from?functools?import?reduce
>>>?def?fn(x,?y):
...?????return?x?*?10?+?y
...
>>>?reduce(fn,?[1,?3,?5,?7,?9])
13579

這個例子本身沒多大用處，但是，如果考慮到字符串 str 也是一個序列，對上面的例子稍加改動，配合map()，我們就可以寫出把 str 轉(zhuǎn)換為 int 的函數(shù)：

from?functools?import?reduce

DIGITS?=?{'0':?0,?'1':?1,?'2':?2,?'3':?3,?'4':?4,?'5':?5,?'6':?6,?'7':?7,?'8':?8,?'9':?9}

def?char2num(s):
????return?DIGITS[s]

def?str2int(s):
????return?reduce(lambda?x,?y:?x?*?10?+?y,?map(char2num,?s))

也就是說，即使 Python 不提供 int() 函數(shù)，完全可以自己寫一個把字符串轉(zhuǎn)化為整數(shù)的函數(shù)，而且只需要幾行代碼！

（完）

參考文檔：

Python 官方文檔：https://docs.python.org/zh-tw/3/library/functions.html
map/reduce：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017329367486080
Timsort：https://zh.wikipedia.org/wiki/Timsort

這幾個Python內(nèi)置的高階函數(shù)，真香

1、sorted 函數(shù)

2、filter 函數(shù)

3、zip 函數(shù)

4、map/reduce 函數(shù)