pythonmap映射

㈠ python的map和rece和Hadoop的MapRece有什么关系

关系就是都是基于Map-Rece的处理思想设计出来的。
从用户角度看功能其实差不多，
Python的Map函数和Hadoop的Map阶段对输入进行逐行处理；
Python的Rece函数和Hadoop的Rece阶段对输入进行累积处理。
但是其实完整的Hadoop MapRece是Map+Shuffle+Sort+Rece过程。
其中Shuffle过程是为了让分布式机群之间将同Key数据进行互相交换，Sort过程是根据Key对所有数据进行排序，从而才能完成类WordCount功能，而这两步在Python里面当然是需要用户自己去编写的。

㈡ python中map函数的使用

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。 (2)pythonmap映射扩展阅读
map() 函数语法：

map(function, iterable, ...)；

参数：

function -- 函数；

iterable -- 一个或多个序列

㈢ python中使用map（）和直接使用list（）有啥不一样啊

python2 区别不大，python3 map() 返回的是迭代器。

㈣ python中filter和map的区别

li=[11,22,33,44,55,66]

ret=filter(lambdaa:a>33,li)

print(list(ret))

filter是过滤集合中的部分结果

ret2=map(lambdaa:a+100,li)

print(list(ret2))

map是映射每一个元素

㈤ Python map中的函数可以是map吗

map是python内置函数，会根据提供的函数对指定的序列做映射。

_ap()函数的格式是：map(function,iterable,...)

㈥ Python 之内置函数：filter、map、rece、zip、enumerate

这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。

filter 函数原型如下：

第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。
简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。

返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。

map 函数原型如下：

该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：

上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。

map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。

map 函数解决的问题：

rece 函数原型如下：

第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。
测试代码如下：

最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。

简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。

zip 函数原型如下：

zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。
测试代码如下：

展示如何利用 * 操作符：

输出结果如下：

简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。

enumerate 函数原型如下：

参数说明：

该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
测试代码如下：

返回结果为： 。

本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册

㈦ python map函数怎么用啊！

1、对可迭代函数'iterable'中的每一个元素应用‘function’方法，将结果作为list返回。
来个例子：
>>> def add100(x):
... return x+100
...
>>> hh = [11,22,33]
>>> map(add100,hh)
[111, 122, 133]
就像文档中说的：对hh中的元素做了add100，返回了结果的list。

2、如果给出了额外的可迭代参数，则对每个可迭代参数中的元素‘并行’的应用‘function’。（翻译的不好，这里的关键是‘并行’）
>>> def abc(a, b, c):
... return a*10000 + b*100 + c
...
>>> list1 = [11,22,33]
>>> list2 = [44,55,66]
>>> list3 = [77,88,99]
>>> map(abc,list1,list2,list3)
[114477, 225588, 336699]
看到并行的效果了吧！在每个list中，取出了下标相同的元素，执行了abc()。

3、如果'function'给出的是‘None’，自动假定一个‘identity’函数（这个‘identity’不知道怎么解释，看例子吧）
>>> list1 = [11,22,33]
>>> map(None,list1)
[11, 22, 33]
>>> list1 = [11,22,33]
>>> list2 = [44,55,66]
>>> list3 = [77,88,99]
>>> map(None,list1,list2,list3)
[(11, 44, 77), (22, 55, 88), (33, 66, 99)]

㈧ map函数的用法python

map函数的用法如下：

map(func, lst) ，将传⼊的函数变量 func 作⽤到 lst 变量的每个元素中，并将结果组成新的列表 (Python2)/ 迭代器(Python3) 返回。

注意：

map()返回的是一个迭代器，直接打印map()的结果是返回的一个对象。

map函数示例代码：

lst = ['1', '2', '3', '4', '5', '6']

print(lst)

lst_int = map(lambda x: int(x), lst)

# print(list(lst_int))

for i in lst_int:

print(i, end=' ')

print()

print(list(lst_int))

㈨ Python数据结构与算法-哈希map的实现及原理

1-collections.MutableMapping

1.1 概念：这是什么？

大家可能想知道这一串英文是什么意思？其实只需要了解在collections库当中有一个非常重要的抽象基类MutableMappin

g，专门用于实现map的一个非常有价值的工具。后边我们会用到它。

2-我们的map基类

2.1 实现这个类

这个基类其实也就是确定了键值对的属性，并且存储了基本的比较方法。它的对象就是一个键值对咯。这个很好理解。有点类似object的感觉。

3-通过map基类实现的无序映射

给大家看一个上边的例子，这个例子来源于网络，自己改了改，能用，更加详细而已，凑合看.

4-Python哈希表的实现的基类

4.1 咱有话直说：上才（代）艺（码）

如果还不知道哈希表概念的同xio，请参考 python进阶之数据结构与算法–中级-哈希表（小白piao分享） 。废话不多说，咱们撸代码：

OK了，基本的哈希表就实现了，其实仔细想想很容易，但是自己要能实现还是要理解哈希表的本质哦，外加一定量的练习才可以熟练掌握，练习的目的就是为了熟练而已。

5-分离链表实现的具体哈希map类

说明：这玩意只是一种降低冲突的手段，上一节提过，降低冲突最好的地方是发生在元组进入桶的时候，所以想必大家猜到了，接下来的分离链表也就是为了self._bucket_xxxxxxx系列方法做准备。这里之所以在上边使用@abstractmethod就是为了继承实现，目的可以实现多种将冲突的哈希表。分离链表的概念上一节也有的。
“见码入面”（借鉴：见字如面这个电视节目，有兴趣可以看看，还不错的）：

6-用线性探测处理冲突的哈希map类

这种方式的好处不需要再去借助其他额外的赋值结构来表示桶。结构更加简单。不会再像上一种方法还要让桶是一个UnsortedTableMap的对象。
代码如下：

㈩ Python中map（）问题

map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。

你传入的 '12345'字符串也是属于列表。每个元素就是 ['1','2','3','4','5']

所以第一个输出的无可厚非。

第二个报错其实原因就是因为你的digits里面没有'1'这个key，所以会报错。

根本不会出现'12345'这个key的。如果想出现，就把代码修改下

defchar(s):
digits={'0':0,'12345':1,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9}
returndigits[s]
list(map(char,['12345','2','3','4','5']))