Списковое включение
Это продвинутая функция списков Python, делающая код более чистым и читабельным. Композиция — это способ выполнения ряда операций над списком с использованием одной строки. Включения обычно обозначаются выражением for в квадратных скобках. Ниже приведен шаблон для спискового включения:
Извлечение определенных элементов
Списковые включения могут использоваться для извлечения элементов, соответствующих определенным критериям. В следующем примере они используются для извлечения всех четных чисел из списка:
В приведенном выше примере мы создаем новый список с num . Он возвращается из цикла for, в котором остаток ( % по модулю) от num , разделенного на два, равен нулю.
Выполнение операций над элементами
Списковые включения могут использоваться для выполнения операций над элементами в списке. В следующем примере показано, как все элементы списка могут быть возведены в квадрат:
Ограничение вызовов функций с помощью мемоизации
Это один из особенно полезных фрагментов кода, который поможет избежать дорогих вызовов функций.
Мемоизация — это процесс сохранения значений в памяти во избежание повторного пересчитывания результатов.
Процесс выглядит следующим образом: у вас есть список, который может содержать дублирующиеся данные или функцию, которую необходимо запустить, чтобы проверить вывод и вернуть значение. Здесь на помощь приходит мемоизация, использующая словарь для отслеживания результатов вызовов функций с одинаковыми входными параметрами.
При запуске вышеуказанного примена вы обнаружите, что функция запускается только 5 раз, несмотря на то, что в списковом включении два вызова f(x) , а в списке 6 элементов. На каждый уникальный номер приходится только по одному вызову. В противном случае используется кэшированное значение. При наличии дорогих вызовов функции скорость кода значительно возрастет с помощью мемоизации результатов.
Этот способ отлично подходит для повышения скорости относительно небольших списков. С очень большими списками он может вызвать проблемы при работе, поскольку все вводы/выводы кэшируются, пока функция находится в области видимости, что требует большого количества памяти для хранения значений.
Продвинутые методы списков
Наряду со списковыми включениями для списков доступны и другие полезные методы.
Zip(list, list2, …):
Метод zip используется для объединения нескольких списков Python в кортежи. Если два списка имеют разную длину, то длинный будет обрезан до длины короткого.
List.Sort(key=func, reversed=T/F):
Метод сортировки достаточно редко используется с пользовательскими функциями ранжирования. Ниже приведена сортировочная функция, которая возвращает лучшие статьи за день. В конце также используется списковое включение.
Выводом этого кода будет следующий список, где на первом месте стоит самая свежая и самая популярная статья.
Использование функции map в Python
Встроенная в Python функция map() используется для применения функции к каждому элементу итерируемого объекта (например, списка или словаря) и возврата нового итератора для получения результатов. Функция map() возвращает объект map (итератор), который мы можем использовать в других частях нашей программы. Также мы можем передать объект map в функцию list() или другой тип последовательности для создания итерируемого объекта.
Функция map() имеет следующий синтаксис:
Вместо использования цикла for функция map() дает возможность применить функцию к каждому элементу итерируемого объекта. Это повышает производительность, поскольку функция применяется только к одному элементу за раз без создания копий элементов в другом итерируемом объекте. Это особенно полезно при обработке больших наборов данных. Также map() может принимать несколько итерируемых объектов в качестве аргументов функции, отправляя в функцию по одному элементу каждого итерируемого объекта за раз.
В этом обучающем модуле мы рассмотрим три способа работы с map() : с функцией lambda , с определяемой пользователем функцией и со встроенной функцией, использующей несколько аргументов итерируемого объекта.
Использование функции Lambda
Первый аргумент map() — это функция, которую мы используем для применения к каждому элементу. Python вызывает функцию один раз для каждого элемента итериируемого объекта, который мы передаем в map() , и возвращает измененный элемент в объект map. В качестве первого аргумента функции мы можем передать определенную пользователем функцию или использовать функции lambda , особенно если выражение будет менее сложным.
Синтаксис map() с функцией lambda выглядит следующим образом:
С таким списком мы можем реализовать функцию lambda с выражением, которое хотим применить к каждому элементу в нашем списке:
Чтобы применить выражение к каждому из наших чисел, мы можем использовать map() и lambda :
Здесь мы декларируем элемент в нашем списке как x . Затем мы добавим наше выражение. Мы передадим список чисел как итерируемый объект для map() .
Для немедленного получения результатов мы распечатаем список объекта map :
Мы использовали list() , чтобы объект map был выведен как список, а не в трудной для интерпретации объектной форме, например: <map object at 0x7fc250003a58> . Объект map является итератором наших результатов, чтобы мы могли использовать его в цикле for или использовать list() для превращения в список. Мы делаем это здесь, потому что это хороший способ просмотра результатов.
В итоге map() наиболее полезна для работы с большими наборами данных, чтобы мы могли работать с объектом map, и не использовали для них конструктор, например, list() .
Для небольших наборов данных список может быть более понятным, однако для этого обучающего модуля мы используем небольшой набор данных для демонстрации возможностей map() .
Реализация определяемой пользователем функции
Аналогично lambda мы можем использовать определенную функцию для применения к итерируемому объекту. Функции lambda более полезны при использовании выражения с одной строкой, определяемые пользователем функции лучше подходят для более сложных выражений. Если же нам нужно передать в функцию другой элемент данных, применяемый к итерируемому объекту, определяемые пользователем функции будут удобнее для чтения.
Например, в следующем итерируемом объекте каждый элемент является словарем, содержащим различные детали о каждом из существ в нашем аквариуме:
Мы решили, что все существа в аквариуме будут перемещены в один и тот же резервуар. Нам нужно обновить наши записи, чтобы показать, что все наши существа перемещаются в резервуар 42 . Чтобы дать map() доступ к каждому словарю и каждой паре ключ:значение в словарях, мы построим вложенную функцию:
Мы определяем функцию assign_to_tank() , которая принимает aquarium_creatures и new_tank_number в качестве параметров. В assign_to_tank() мы передаем apply() как функцию в map() в последней строке. Функция assign_to_tank возвратит iterator, полученный от map() .
apply() принимает в качестве аргумента x , что означает элемент в нашем списке — одиночный словарь.
Далее мы указываем, что x — это ключ "tank number" из aquarium_creatures , и что он должен хранить переданное значение new_tank_number . Мы возвратим каждый элемент после применения нового номера резервуара.
Мы вызовем assign_to_tank() с нашим списком словарей и новый номер резервуара, который нам нужно заменить для каждого существа:
После выполнения функции мы сохраним объект фильтра в переменной assigned_tanks , которую мы превратим в список и распечатаем:
Вывод программы будет выглядеть следующим образом:
Мы присвоили новый номер резервуара нашему списку словарей. Используя функцию, которую мы определяем, мы включаем map() для эффективного применения функции к каждому элементу списка.
Использование встроенной функции с несколькими итерируемыми объектами
Помимо функций lambda и определяемых нами функций, мы можем использовать вместе с map() встроенные функции Python. Для применения функции с несколькими итерируемыми объектами мы передаем имя другого итерируемого объекта после первого. Рассмотрим в качестве примера функцию pow() , которая принимает два числа и возводит базовое число в указанную степень.
Здесь у нас списки целых чисел, которые мы хотим использовать с pow() :
Затем мы передадим pow() в качестве функции в map() и укажем два списка в качестве итерируемых объектов:
map() применит функцию pow() к тому же элементу в каждом списке для возведения в степень. Поэтому в результатах мы увидим 2**1 , 4**2 , 6**3 и т. д.:
Если мы передадим map() итерируемый объект, который будет длиннее другого итерируемого объекта, map() остановит расчеты после достижения конца наиболее короткого объекта. В следующей программе мы дополним base_numbers тремя дополнительными числами:
В расчетах программы ничего не изменится, и результат будет точно таким же:
Мы использовали функцию map() со встроенной функцией Python и посмотрели на одновременную обработку нескольких итерируемых объектов. Мы увидели, что map() продолжит обрабатывать несколько итерируемых объектов, пока не достигнет конца объекта, содержащего меньше всего элементов.
Заключение
В этом обучающем модуле мы узнали о различных способах использования функции map() в Python. Теперь вы можете использовать map() с собственной функцией, с функцией lambda и с любыми другими встроенными функциями. Также вы можете реализовать map() с функциями, для которых требуется несколько итерируемых объектов.
В этом обучающем модуле мы распечатали результаты map() в формате списка для демонстрационных целей. В наших программах мы обычно будем использовать возвращаемый объект map для дальнейших манипуляций с данными.
Для получения дополнительной информации о Python ознакомьтесь с нашей серией Программирование на Python 3 и посетите нашу тематическую страницу, посвященную Python. Чтобы узнать больше о работе с наборами данных в функциональном программировании, читайте нашу статью о функции filter() .
Thanks for learning with the DigitalOcean Community. Check out our offerings for compute, storage, networking, and managed databases.
Apply function to each element of a list [duplicate]
How do I apply a function to each element in the list? For example, how do I apply str.upper to get:
4 Answers 4
Using the built-in standard library map :
In Python 2.x, map constructed the desired new list by applying a given function to every element in a list.
In Python 3.x, map constructs an iterator instead of a list, so the call to list is necessary. If you are using Python 3.x and require a list the list comprehension approach would be better suited.
Sometimes you need to apply a function to the members of a list in place. The following code worked for me:
Please note, the output of map() is passed to the list constructor to ensure the list is converted in Python 3. The returned list filled with None values should be ignored, since our purpose was to convert list a in place
String methods in Python are optimized, so you’ll find that the loop implementations mentioned in the other answers here (1, 2) to be faster than vectorized methods in other libraries such as pandas and numpy that perform the same task.
In general, you can apply a function to every element in a list using a list comprehension or map() as mentioned in other answers here. For example, given an arbitrary function func , you can either do:
If you want to modify a list in-place, you can replace every element by a slice assignment.
Как работает функция map() в Python
В Python есть встроенная функция map(), которая позволяет применить заданную функцию к каждому элементу в итерируемом объекте (например, в списке или словаре) и возвращает новый итератор для извлечения результатов. Она возвращает объект map (или итератор), который затем можно использовать в других частях кода этой программы. Кроме того, объект map также можно передать в функцию list() и т.п., чтобы получить итерируемый объект.
Синтаксис функции map() выглядит следующим образом:
map(function, iterable, [iterable 2, iterable 3, . ])
Читайте также: Циклы for в Python 3
map() предоставляет способ применения заданной в качестве первого аргумента функции к каждому элементу в итерации, но при этом не использует цикл for. Поэтому в отдельных ситуациях она может оказаться более производительной (поскольку применяет функцию только к одному элементу за раз, а не копирует элементы в другой итерируемый объект). Это особенно важно для программ, обрабатывающих большие наборы данных. Также функция map() может принимать несколько итераций в качестве аргументов заданной функции, отправляя в функцию по одному элементу из каждой итерируемого объекта.
Данный мануал расскажет о трех способах применения функции map(): с лямбда-функцией, с пользовательской функцией и со встроенной функцией, которая использует несколько итерируемых аргументов.
Как работает функция map() с лямбда-функцией
Как говорилось ранее, первый аргумент функции map() – это та функция, которую мы хотим применить к каждому элементу итерируемого объекта. Python вызывает эту функцию для каждого элемента один раз, а затем передает их в map() и возвращает полученный элемент в виде map объекта. В качестве первого аргумента map() мы можем передать либо пользовательскую функцию, либо лямбда-функцию (особенно если выражение не очень сложное).
Синтаксис функции map() с лямбда-функцией имеет следующий вид:
map(lambda item: item[] expression, iterable)
Предположим, у нас есть приведенный ниже список.
numbers = [10, 15, 21, 33, 42, 55]
В таком случае мы можем использовать лямбда-функцию с выражением, которое мы хотим применить к каждому элементу в этом списке. Чтобы сделать это, мы можем использовать функции map() и lambda следующим образом:
mapped_numbers = list(map(lambda x: x * 2 + 3, numbers))
Здесь мы объявляем элемент списка как x, после чего добавляем выражение. Затем мы передаем список чисел функции map() как итерируемый объект.
Чтобы сразу получить результат, мы выводим полученный объект на экран:
print(mapped_numbers)
[23, 33, 45, 69, 87, 113]
Итак, мы использовали функцию list(), чтобы вывести map объект в виде списка, а не другого, менее удобочитаемого объекта типа <map object at 0x7fc250003a58>. Объект map – итератор результатов, поэтому его можно перебрать с помощью цикла for или использовать функцию list(), чтобы преобразовать его в список. Кроме того, в данном случае это хороший способ оценить результат.
В целом же, функция map() наиболее полезна при работе с большими наборами данных, поэтому в дальнейшем мы, вероятно, будем работать с объектом map и не будем преобразовывать его с помощью list() или других методов.
Более подходящим вариантом для работы с небольшими наборами данных могут быть генераторы списков.
Как работает функция map() с пользовательской функцией
По аналогии с лямбда-функцией, мы можем применить к итерируемому объекту пользовательскую функцию. Лямбда-функции более полезны в работе с однострочными выражениями, а пользовательские функции – с более сложными. Более того, пользовательские функции позволяют сохранить удобочитаемость кода в тех случаях, когда вам нужно передать функции, которую вы применяете к своему итерируемому объекту, другой фрагмент данных.
Например, в следующем итерируемом объекте каждый элемент представляет собой словарь, который содержит сведения об одной конкретной рыбе из нашего аквариума (допустим, у вас есть аквариум).
Предположим, мы решили переселить всех аквариумных жителей в один и тот же резервуар под номером 42. Соответственно, нам нужно обновить наши записи, чтобы отразить это изменение. Чтобы функция map() имела доступ к каждому словарю и каждой паре «ключ:значение» внутри этих словарей, мы создаем вложенную функцию:
def assign_to_tank(aquarium_creatures, new_tank_number):
def apply(x):
x[«tank number»] = new_tank_number
return x
return map(apply, aquarium_creatures)
Мы определили функцию assign_to_tank(), которая принимает aquarium_creatures и new_tank_number в качестве параметров. Внутри функции assign_to_tank() мы передаем apply() в качестве функции map() (обратите внимание на последнюю строку). Функция assign_to_tank вернет итератор, полученный в результате выполнения map().
Функция apply() в качестве аргумента принимает x, который представляет один элемент в списке (в нашем случае это один отдельно взятый словарь).
Затем мы определяем, что x соответствует ключу “tank number” из aquarium_creatures и что он должен сохранять переданные данные в new_tank_number. Функция возвращает каждый элемент после внесения в него нового номера резервуара.
Давайте вызовем функцию assign_to_tank() со списком словарей и номером нового резервуара, который нужно внести в сведения о каждом жителе аквариума:
assigned_tanks = assign_to_tank(aquarium_creatures, 42)
После выполнения функции мы получим map объект, хранящийся в переменной assign_tanks, которую мы преобразуем в список и выведем на экран:
Этот код вернет следующий результат:
Итак, только что мы перебрали список словарей с помощью map() и пользовательской функции. Подобным образом мы можем включить map() в код любой программы для эффективного применения функции к каждому элементу списка.
Функция map() и встроенная функция с несколькими
Как говорилось в начале мануала, в функции map() мы можем использовать встроенные функции Python. Чтобы применить функцию с несколькими итерируемыми объектами, нужно передать несколько имен объектов (одно за другим). Например, с помощью функции pow(), которая принимает два числа, можно возвести основное число в указанную степень.
Предположим, у нас есть списки целых чисел, которые мы хотели бы использовать с функцией pow():
base_numbers = [2, 4, 6, 8, 10] powers = [1, 2, 3, 4, 5 ]
Мы передадим функцию pow() в качестве аргумента в map () и предоставим два списка в качестве наших итерируемых объектов:
numbers_powers = list(map(pow, base_numbers, powers))
Функция map() применит pow() к каждому элементу в каждом списке, чтобы возвести число в указанную степень. Поэтому в результате мы получим 2**1, 4**2, 6**3 и так далее:
[2, 16, 216, 4096, 100000]
Если бы один итерируемый объект, предоставленный функции map(), оказался длиннее, чем другой, то map() перестала бы производить вычисления, достигнув конца самого короткого итерируемого объекта. Чтобы увидеть это на практике, давайте добавим в список base_numbers еще три числа:
base_numbers = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16] powers = [1, 2, 3, 4, 5] numbers_powers = list(map(pow, base_numbers, powers))
print(numbers_powers)
Несмотря на то, что один список изменился, в расчетах программы ничего не изменится, мы получим тот же результат:
[2, 16, 216, 4096, 100000]
Итак, мы использовали функцию map() со встроенной функцией Python и увидели, что она может обрабатывать несколько итерируемых объектов одновременно. Кроме того, теперь вы знаете, что map() обрабатывает несколько итерируемых объектов, пока не достигнет конца объекта с наименьшим количеством элементов.
Заключение
Здесь мы рассмотрели несколько различных способов использования функции map() в Python. Чтобы потренироваться, вы можете попробовать использовать map() со своей собственной пользовательской функцией, лямбда-функцией и с любыми встроенными функциями, даже если они требуют нескольких итерируемых объектов.
Примеры данного мануала сразу же выводили результаты map() на экран в формате списка. Однако в настоящих программах возвращенный объект map обычно используется для дальнейших манипуляций с данными.