Hartă, Filtru, Reduce

Map, Filter și Reduce sunt paradigme ale programării funcționale. Ele vă permit să scrieți un cod mai simplu și mai scurt, fără a trebui neapărat să vă preocupați de detalii precum bucle și ramificări.

Practic, aceste trei funcții vă permit să aplicați o funcție pe un număr de iterabile, într-o singură lovitură. map și filter sunt integrate în Python (în modulul __builtins__) și nu necesită importare. Totuși, reduce trebuie importat deoarece se află în modulul functools. Să înțelegem mai bine cum funcționează toate, începând cu map.

Map

Funcția map() din python are următoarea sintaxă:

map(func, *iterables)

Unde func este funcția asupra căreia fiecare element din iterables (oricât de multe ar fi) va fi aplicat. Observați asteriscul (*) pe iterables? Asta înseamnă că pot fi atât de multe iterabile precum este posibil, în măsura în care func are exact acea cantitate necesară ca argumente de intrare. Înainte să trecem la un exemplu, este important să notați următoarele:

1. În Python 2, funcția map() returnează o listă. În Python 3, însă, funcția returnează un obiect map care este un obiect generator. Rezultatul se poate obține ca listă apelând funcția integrată list() pe obiectul map, adică list(map(func, *iterables)).
2. Numărul de argumente pentru func trebuie să fie egal cu numărul de iterables listate.

Să vedem cum se aplică aceste reguli în următoarele exemple.

Să zicem că am o listă (iterable) de nume de animale de companie preferate, toate în litere mici și am nevoie de ele în litere mari. În mod tradițional, în python normal, aș face ceva de genul:

my_pets = ['alfred', 'tabitha', 'william', 'arla']
uppered_pets = []

for pet in my_pets:
    pet_ = pet.upper()
    uppered_pets.append(pet_)

print(uppered_pets)

Ceea ce ar afișa ['ALFRED', 'TABITHA', 'WILLIAM', 'ARLA']

Cu funcțiile map(), nu numai că este mai ușor, dar este și mult mai flexibil. Simplu fac asta:

# Python 3
my_pets = ['alfred', 'tabitha', 'william', 'arla']

uppered_pets = list(map(str.upper, my_pets))

print(uppered_pets)

Ceea ce ar afișa același rezultat. Notați că folosind sintaxa definită a map() de mai sus, func în acest caz este str.upper și iterables este lista my_pets -- doar un singur iterable. De asemenea, notați că nu am apelat funcția str.upper (făcând asta: str.upper()), deoarece funcția map o face pentru noi pe _fiecare element din lista my_pets.

Ce este mai important de notat este că funcția str.upper necesită doar un argument prin definiție și, prin urmare, am transmis doar un iterable către ea. Așadar, dacă funcția pe care o transmiteți necesită două, trei sau n argumente, atunci trebuie să transmiteți două, trei sau n iterabile către ea. Să clarificăm acest lucru cu un alt exemplu.

Să zicem că am o listă de arii de cercuri pe care le-am calculat undeva, toate cu cinci zecimale. Și am nevoie să rotunjesc fiecare element din listă la poziția lui cu zecimale, ceea ce înseamnă că trebuie să rotunjesc primul element din listă la o zecimală, al doilea element din listă la două zecimale, al treilea element din listă la trei zecimale, etc. Cu map() aceasta este o bucată de tort. Să vedem cum.

Python ne binecuvântează deja cu funcția integrată round() care ia două argumente -- numărul de rotunjit și numărul de zecimale la care numărul să fie rotunjit. Deci, deoarece funcția necesită două argumente, trebuie să transmitem două iterabile.

# Python 3

circle_areas = [3.56773, 5.57668, 4.00914, 56.24241, 9.01344, 32.00013]

result = list(map(round, circle_areas, range(1, 7)))

print(result)

Vedeți frumusețea funcției map()? Puteți să vă imaginați flexibilitatea pe care o evocă?

Funcția range(1, 7) acționează ca al doilea argument pentru funcția round (numărul de zecimale necesare pe iterație). Așadar, pe măsură ce map iterează prin circle_areas, în timpul primei iterații, primul element al circle_areas, 3.56773 este transmis împreună cu primul element al range(1,7), 1 la round, făcându-l să devină efectiv round(3.56773, 1). În timpul celei de-a doua iterații, al doilea element al circle_areas, 5.57668 împreună cu al doilea element al range(1,7), 2 este transmis la round, făcându-l să se traducă în round(5.57668, 2). Acest lucru se întâmplă până la finalul listei circle_areas.

Sunt sigur că vă întrebați: "Ce se întâmplă dacă transmit un iterable mai mic sau mai mare decât lungimea primului iterable? Adică, ce se întâmplă dacă transmit range(1, 3) sau range(1, 9999) ca al doilea iterable în funcția de mai sus". Și răspunsul este simplu: nimic! De fapt, asta nu e adevărat. "Nimic" se întâmplă în sensul că funcția map() nu va ridica nicio excepție, ci pur și simplu va itera peste elemente până nu mai poate găsi un al doilea argument pentru funcție, moment în care pur și simplu se oprește și returnează rezultatul.

Deci, de exemplu, dacă evaluați result = list(map(round, circle_areas, range(1, 3))), nu veți obține nicio eroare chiar dacă lungimea circle_areas și lungimea range(1, 3) diferă. În schimb, iată ce face Python: Ia primul element al circle_areas și primul element al range(1,3) și îl transmite la round. round îl evaluează și apoi salvează rezultatul. Apoi trece la cea de-a doua iterație, al doilea element al circle_areas și al doilea element al range(1,3), round îl salvează din nou. Acum, în cea de-a treia iterație (circle_areas are un al treilea element), Python ia al treilea element al circle_areas și încearcă să ia al treilea element al range(1,3), dar cum range(1,3) nu are un al treilea element, Python pur și simplu se oprește și returnează rezultatul, care în acest caz ar fi pur și simplu [3.6, 5.58].

Mergeți înainte, încercați.

# Python 3

circle_areas = [3.56773, 5.57668, 4.00914, 56.24241, 9.01344, 32.00013]

result = list(map(round, circle_areas, range(1, 3)))

print(result)

Același lucru se întâmplă dacă circle_areas este mai mic decât lungimea celui de-al doilea iterable. Python pur și simplu se oprește când nu mai poate găsi următorul element într-unul dintre iterabile.

Pentru a consolida cunoștințele noastre despre funcția map(), o vom folosi pentru a implementa propria noastră funcție zip(). Funcția zip() este o funcție care ia un număr de iterabile și apoi creează un tuplu conținând fiecare dintre elementele din iterabile. Ca și map(), în Python 3, returnează un obiect generator, care poate fi ușor convertit într-o listă prin apelarea funcției integrate list pe el. Folosiți sesiunea de mai jos a interpretului pentru a vă familiariza cu zip() înainte de a crea al nostru cu map().

# Python 3

my_strings = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
my_numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

results = list(zip(my_strings, my_numbers))

print(results)

Ca un bonus, puteți ghici ce s-ar întâmpla în sesiunea de mai sus dacă my_strings și my_numbers nu sunt de aceeași lungime? Nu? Încercați! Schimbați lungimea uneia dintre ele.

Trecem la propria noastră funcție zip() personalizată!

# Python 3

my_strings = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
my_numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

results = list(map(lambda x, y: (x, y), my_strings, my_numbers))

print(results)

Priviți doar asta! Avem același rezultat ca și zip.

Ați observat că nici măcar nu a fost nevoie să creez o funcție folosind metoda standard def my_function()? Asta este cât de flexibilă este funcția map(), și Python în general! Am folosit pur și simplu o funcție lambda. Acest lucru nu înseamnă că folosirea metodei standard de definiție a funcției (cu def function_name()) nu este permisă, încă este. Pur și simplu am preferat să scriu mai puțin cod (fiind "Pythonic").

Asta este tot despre map. Trecem la filter()

Filter

În timp ce map() trece fiecare element în iterable printr-o funcție și returnează rezultatul tuturor elementelor care au trecut prin funcție, filter(), în primul rând, necesită ca funcția să returneze valori booleene (adevărat sau fals) și apoi trece fiecare element în iterable prin funcție, "filtrând" acelea care sunt false. Are următoarea sintaxă:

filter(func, iterable)

Următoarele puncte trebuie notate în legătură cu filter():

1. Spre deosebire de map(), este necesar un singur iterable.
2. Argumentul func este necesar să returneze un tip boolean. Dacă nu o face, filter returnează pur și simplu iterable transmis. De asemenea, pentru că este nevoie de un singur iterable, este implicit faptul că func trebuie să ia doar un argument.
3. filter trece fiecare element în iterable prin func și returnează doar pe cele care evaluează la adevărat. Este chiar acolo în nume - un "filtru".

Să vedem câteva exemple

Următorul este o listă (iterable) cu scorurile a 10 studenți la un examen de Chimie. Să filtrăm pe cei care au trecut cu scoruri mai mari de 75... folosind filter.

# Python 3
scores = [66, 90, 68, 59, 76, 60, 88, 74, 81, 65]

def is_A_student(score):
    return score > 75

over_75 = list(filter(is_A_student, scores))

print(over_75)

Următorul exemplu va fi un detector de palindromuri. Un "palindrom" este un cuvânt, o frază sau o secvență care se citește la fel înapoi ca și înainte. Să filtrăm cuvintele care sunt palindromuri dintr-un tuplu (iterable) de presupuse palindromuri.

# Python 3
dromes = ("demigod", "rewire", "madam", "freer", "anutforajaroftuna", "kiosk")

palindromes = list(filter(lambda word: word == word[::-1], dromes))

print(palindromes)

Care ar trebui să afișeze ['madam', 'anutforajaroftuna'].

Destul de grozav, nu-i așa? În cele din urmă, reduce()

Reduce

reduce aplică o funcție cu două argumente în mod cumulativ la elementele unui iterable, opțional începând cu un argument inițial. Are următoarea sintaxă:

reduce(func, iterable[, initial])

Unde func este funcția pe care fiecare element din iterable o aplică în mod cumulativ, iar initial este valoarea opțională care se plasează înaintea elementelor din iterable în calcul și servește ca valoare implicită când iterable este gol. Următoarele aspecte ar trebui notate despre reduce(): 1. func necesită două argumente, prima dintre acestea fiind primul element din iterable (dacă initial nu este furnizat) și al doilea element din iterable. Dacă initial este furnizat, atunci acesta devine primul argument pentru func iar primul element din iterable devine al doilea element. 2. reduce "reduce" (știu, iertați-mă) iterable la o singură valoare.

Ca de obicei, să vedem câteva exemple.

Să creăm propria noastră versiune a funcției integrate sum() din Python. Funcția sum() returnează suma tuturor articolelor din iterable transmis către ea.

# Python 3
from functools import reduce

numbers = [3, 4, 6, 9, 34, 12]

def custom_sum(first, second):
    return first + second

result = reduce(custom_sum, numbers)
print(result)

Rezultatul, așa cum v-ați aștepta, este 68.

Deci, ce s-a întâmplat?

Ca de obicei, totul este despre iterații: reduce ia primul și al doilea element din numbers și le transmite la custom_sum respectiv. custom_sum calculează suma lor și o returnează la reduce. reduce ia apoi acel rezultat și îl aplică ca primul element la custom_sum și ia următorul element (al treilea) din numbers ca al doilea element pentru custom_sum. Face asta în mod continuu (cumulativ) până când numbers este epuizat.

Să vedem ce se întâmplă când folosesc valoarea opțională initial.

# Python 3
from functools import reduce

numbers = [3, 4, 6, 9, 34, 12]

def custom_sum(first, second):
    return first + second

result = reduce(custom_sum, numbers, 10)
print(result)

Rezultatul, așa cum v-ați aștepta, este 78 pentru că reduce, inițial, folosește 10 ca prim argument pentru custom_sum.

Aceasta este tot despre Map, Reduce și Filter în Python. Încercați exercițiile de mai jos pentru a vă verifica înțelegerea fiecărei funcții.

Exercițiu

În acest exercițiu, veți folosi fiecare dintre map, filter și reduce pentru a repara un cod defect.

This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join over a million other learners and get started learning Python for data science today!