Python函数式编程——map()、reduce()
提起map和reduce想必大家并不陌生,Google公司2003年提出了一个名为MapReduce的编程模型[1],用于处理大规模海量数据,并在之后广泛的应用于Google的各项应用中,2006年Apache的Hadoop项目[2]正式将MapReduce纳入到项目中。
好吧,闲话少说,今天要介绍的是Python函数式编程中的另外两个内建函数map()
和reduce()
,而不是Google的MapReduce。
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提起map和reduce想必大家并不陌生,Google公司2003年提出了一个名为MapReduce的编程模型[1],用于处理大规模海量数据,并在之后广泛的应用于Google的各项应用中,2006年Apache的Hadoop项目[2]正式将MapReduce纳入到项目中。
好吧,闲话少说,今天要介绍的是Python函数式编程中的另外两个内建函数map()
和reduce()
,而不是Google的MapReduce。
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一周前介绍了Python函数式编程中的匿名函数lambda,然后这一周忙了一些其他事情,以至于昨天晚上才写了一篇文章。今天继续Python函数式编程这个话题,介绍内建函数apply()
和filter()
。
介绍这两个内建函数主要是为了后面介绍map()
和reduce()
做准备,其中apply()
已经被有效取代,filter()
部分可由列表解析list comprehension代替。
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