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Python 内建了 map() 和reduce()函数。
如果你读过 Google 的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白 map/reduce 的概念。
我们先看 map。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是 Iterable，map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的 Iterator 返回。
举例说明，比如我们有一个函数 f(x)=x2，要把这个函数作用在一个 list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用 map() 实现如下：
f(x) = x * x
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┌───┬───┬───┬───┼───┬───┬───┬───┐
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[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
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[1 4 9 16 25 36 49 64 81]
现在，我们用 Python 代码实现：
>>> def f(x):
... return x * x
...
>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> list(r)
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
map()传入的第一个参数是 f，即函数对象本身。由于结果r 是一个 Iterator，Iterator 是惰性序列，因此通过 list() 函数让它把整个序列都计算出来并返回一个 list。
你可能会想，不需要 map() 函数，写一个循环，也可以计算出结果：
L = []
for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
L.append(f(n))
print(L)
的确可以，但是，从上面的循环代码，能一眼看明白“把 f(x)作用在 list 的每一个元素并把结果生成一个新的 list”吗？
所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的 f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个 list 所有数字转为字符串：
>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))
['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
只需要一行代码。
再看 reduce 的用法。reduce把一个函数作用在一个序列 [x1, x2, x3, ...] 上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
比方说对一个序列求和，就可以用 reduce 实现：
>>> from functools import reduce
>>> def add(x, y):
... return x + y
...
>>> reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9])
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当然求和运算可以直接用 Python 内建函数sum()，没必要动用reduce。
但是如果要把序列 [1, 3, 5, 7, 9] 变换成整数 13579，reduce 就可以派上用场：
>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])
13579
这个例子本身没多大用处，但是，如果考虑到字符串 str 也是一个序列，对上面的例子稍加改动，配合 map()，我们就可以写出把str 转换为 int 的函数：
>>> from functools import reduce
>>> def fn(x, y):
... return x * 10 + y
...
>>> def char2num(s):
... digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
... return digits[s]
...
>>> reduce(fn, map(char2num, '13579'))
13579
整理成一个 str2int 的函数就是：
from functools import reduce
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
def str2int(s):
def fn(x, y):
return x * 10 + y
def char2num(s):
return DIGITS[s]
return reduce(fn, map(char2num, s))
还可以用 lambda 函数进一步简化成：
from functools import reduce
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
def char2num(s):
return DIGITS[s]
def str2int(s):
return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))
也就是说，假设 Python 没有提供 int() 函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码！
lambda 函数的用法在后面介绍。
练习
利用 map() 函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入：['adam', 'LISA', 'barT']，输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']：
def normalize(name):
pass
# 测试:
L1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
L2 = list(map(normalize, L1))
print(L2)
Python 提供的 sum() 函数可以接受一个 list 并求和，请编写一个 prod() 函数，可以接受一个 list 并利用 reduce() 求积：
from functools import reduce
def prod(L):
pass
print('3 * 5 * 7 * 9 =', prod([3, 5, 7, 9]))
if prod([3, 5, 7, 9]) == 945:
print('测试成功!')
else:
print('测试失败!')
利用 map 和reduce编写一个 str2float 函数，把字符串 '123.456' 转换成浮点数123.456：
from functools import reduce
def str2float(s):
pass
print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456'))
if abs(str2float('123.456') - 123.456) < 0.00001:
print('测试成功!')
else:
print('测试失败!')
参考代码
do_map.py
do_reduce.py
小结
map用于将一个函数作用于一个序列，以此得到另一个序列；
reduce用于将一个函数依次作用于上次计算的结果和序列的下一个元素，以此得到最终结果。
