Question

我想了解如何在python中使用map，谷歌搜索将我带到了http://www.bogotobogo.com/python/python_fncs_map_filter_reduce.php，我觉得这很有帮助。

该页面上的一个代码使用for循环，并以有趣的方式将map放入for循环中，map函数中使用的列表实际上包含2个函数的列表。这是代码：

def square(x): 
    return (x**2)

def cube(x):
    return (x**3)

funcs = [square, cube]

for r in range(5):
    value = map(lambda x: x(r), funcs)
    print value

输出：

[0, 0]
[1, 1]
[4, 8]
[9, 27]
[16, 64]

因此，在该教程的这一点上，我认为“如果您可以使用函数动态编写代码（lambda），那么可以使用def”使用标准函数编写代码。所以我把代码更改为：

def square(x): 
    return (x**2)

def cube(x):
    return (x**3)

def test(x):
    return x(r)

funcs = [square, cube]

for r in range(5):
    value = map(test, funcs)
    print value

我得到了与第一段代码相同的输出，但是让我困扰的是变量r取自全局命名空间，并且代码不是紧密的函数式编程。还有我被绊倒的地方。这是我的代码：

def square(x): 
    return (x**2)

def cube(x):
    return (x**3)

def power(x):
    return x(r)

def main():
    funcs = [square, cube]
    for r in range(5):
        value = map(power, funcs)
        print value

if __name__ == "__main__":
    main()

我玩过这段代码，但问题在于传入函数def power(x)。我已尝试过多种尝试传递给此函数的方法，但lambda能够自动将x变量分配给列表funcs的每个迭代。

有没有办法通过使用标准的def函数来实现这一点，还是不可能只使用lambda？因为我正在学习python而这是我的第一个语言，我试图了解这里发生了什么。

Answer 1

您可以将power()函数嵌套在main()函数中：

def main():
    def power(x):
        return x(r)

    funcs = [square, cube]
    for r in range(5):
        value = map(power, funcs)
        print value

这样r现在再次从周围的范围中获取，但不是全局的。相反，它是一个闭包变量。

但是，使用lambda只是从周围范围注入r并将其传递到power()函数的另一种方法：

def power(r, x):
    return x(r)

def main():
    funcs = [square, cube]
    for r in range(5):
        value = map(lambda x: power(r, x), funcs)
        print value

此处r仍然是非本地的，取自父作用域！

您可以创建lambda，其中r是第二个参数的默认值：

def power(r, x):
    return x(r)

def main():
    funcs = [square, cube]
    for r in range(5):
        value = map(lambda x, r=r: power(r, x), funcs)
        print value

现在r作为默认值传入，因此它被视为本地。但是出于map()的目的，这并没有真正发挥作用。

Answer 2

Currying是另一种选择。因为两个参数的函数与一个参数的函数相同，后者返回另一个接受剩余参数的函数，所以你可以这样写：

def square(x):
    return (x**2)

def cube(x):
    return (x**3)

def power(r):
    return lambda(x): x(r) # This is where we construct our curried function

def main():
    funcs = [square, cube]
    for y in range(5):
        value = map(power(y), funcs) # Here, we apply the first function
                                     # to get at the second function (which
                                     # was constructed with the lambda above).
        print value

if __name__ == "__main__":
    main()

使关系更加明确，类型为(a, b) -> c的函数（带有a类型参数的函数和类型为b的参数，并返回一个值类型c）的类型等同于类型a -> (b -> c)的函数。

关于等价的额外内容

如果你想深入了解这种等价背后的数学，你可以使用一些代数来看待这种关系。将这些类型视为代数数据类型，我们可以将任何函数a -> b转换为b ^a，将任何对(a, b)转换为a * b。有时函数类型称为“指数”，并且由于此连接，对类型称为“产品类型”。从这里，我们可以看到

c ^{（a * b）} =（c ^b）^a

等等，

(a, b) -> c  ~=  a -> (b -> c)

Answer 3

为什么不简单地将函数作为参数的一部分传递给power()，并使用itertools.product创建所需的(value, func)组合？

from itertools import product

# ...

def power((value, func)):
    return func(value)

for r in range(5):
    values = map(power, product([r], funcs))
    print values

或者，如果您不希望/要求按功能对结果进行分组，而是想要一个平面列表，您可以这样做：

values = map(power, product(range(5), funcs))
print values

注意：签名power((value, func))定义power()以接受单个2元组参数，该参数会自动解压缩到value和func。

相当于

def power(arg):
    value, func = arg

使用lambda映射vs使用函数映射 - 如何传递多个变量来运行？

3 个答案:

关于等价的额外内容