При программировании на python я теперь избегаю map, lambda и filter с помощью использования списков, потому что его легче читать и быстрее выполнять. Но может ли быть заменен reduce?
например. объект имеет оператор union(), который работает с другим объектом, a1.union(a2), и дает третий объект того же типа.
У меня есть список объектов:
L = [a1, a2, a3, ...]
Как иметь объединение() всех этих объектов со списком, эквивалентное:
result = reduce(lambda a, b :a.union(b), L[1:], L[0])
Не секрет, что сокращение не относится к привилегированным функциям Pythonistas.
В общем случае reduce является левым сгибом в списке
Концептуально легко написать складку в Python, которая будет складываться влево или вправо на итерабельном:
def fold(func, iterable, initial=None, reverse=False):
x=initial
if reverse:
iterable=reversed(iterable)
for e in iterable:
x=func(x,e) if x is not None else e
return x
Без какого-либо жестокого взлома это не может быть реплицировано в понимании, потому что в понимании нет функции типа аккумулятора.
Просто используйте сокращение - или напишите, что имеет больше смысла для вас.
Не совсем. Перечисления списков больше похожи на map и, возможно, filter.
Поскольку представление списка определяет, как генерирует другой список, вы не можете использовать его для создания одного значения. Не для этого. (Ну... есть этот неприятный трюк, который использует пропущенную деталь реализации в старых версиях python, которые могут это сделать. Я даже не собираюсь копировать пример код здесь. Не делайте этого.)
Если вы беспокоитесь о стилистических аспектах reduce() и его иже, не будьте. Назовите свои сокращения, и все будет хорошо. Итак, пока:
all_union = reduce(lambda a, b: a.union(b), L[1:], L[0])
невелика, это:
def full_union(input):
""" Compute the union of a list of sets """
return reduce(lambda a, b: a.union(b), input[1:], input[0])
result = full_union(L)
довольно ясно.
Если вы беспокоитесь о скорости, посмотрите toolz и cytoolz, которые являются "быстрыми" и "безумно быстрыми" соответственно. В больших наборах данных они часто позволяют вам не обрабатывать ваши данные более одного раза или сразу загружать весь набор в память, в отличие от списков.
Общее использование сокращения - это сглаживание списка списков. Вместо этого вы можете использовать понимание списка.
L = [[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5]]
from functools import reduce # python 3
flattened = reduce(lambda x, y: x + y, L)
print(flattened)
[1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5]
flattened = [item for sublist in L for item in sublist]
print(flattened)
[1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5]
Если ваша проблема может быть решена путем работы в сплющенном списке, это эффективная замена. Контрастность этих однострочных линий для данного примера:
all_union = reduce(lambda a, b: set(a).union(set(b)), L)
{1, 2, 3, 4, 5}
all_union = set([item for sublist in L for item in sublist])
{1, 2, 3, 4, 5}