python中map()函數(shù)的使用方法示例
前言
在python里有一個函數(shù)map()，它有點高大上的感覺。本文將詳細給大家介紹python中map()函數(shù)使用的相關(guān)內(nèi)容，分享出來供大家參考學(xué)習(xí)，下面話不多說了，來一起看看詳細的介紹：
或許你已經(jīng)看過GOOGLE最掙錢的論文：
“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”
Google的那篇MapReduce論文里說：Our abstraction is inspired by the map and reduce primitives present in Lisp and many other functional languages。
這句話提到了MapReduce思想的淵源，大致意思是，MapReduce的靈感來源于函數(shù)式語言（比如Lisp）中的內(nèi)置函數(shù)map和reduce。
那么map()到底是干什么呢？
其實map()函數(shù)就是一個數(shù)據(jù)集到另一個數(shù)據(jù)集的映射的關(guān)系，中間并沒有減少，或增加元素的。因此在python里，map()函數(shù)就是把多個列表對象里的元素，按順序取出來，然后放進函數(shù)里進行操作，計算出來結(jié)果。它是一個并行的關(guān)系，并沒有減少元素。
如下面例子：
#python 3. 6 #蔡軍生 #http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 # def sum(x, y): return x + y list1 = [1, 3, 5, 7] list2 = [2, 4, 6, 8] result = map(sum, list1, list2) print([x for x in result])
輸出結(jié)果如下：
[3, 7, 11, 15]
同理，也可以把map函數(shù)處理的思想用到集群服務(wù)器上，就是把很多數(shù)據(jù)切分，然后對每一塊數(shù)據(jù)分別放到不同的電腦進行并行處理，并且都是同一種映射關(guān)系的計算，數(shù)據(jù)個數(shù)并沒有增加或減少。然后再把這些處理過的數(shù)據(jù)，再集中到一起進行reduce過程。
至于python里的reduce()函數(shù)是怎么樣處理呢？大家可以通過這篇文章學(xué)習(xí)下。
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對腳本之家的支持。
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