MapReduce是幹嘛的，三分鐘瞭解MapReduce運行原理

Python內建了 map()和 reduce()函數。

如果你讀過Google的那篇大名鼎鼎的論文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。

我們先看map。map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable，map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素，並把結果作為新的Iterator返回。

舉例說明，比如我們有一個函數f(x)=x2，要把這個函數作用在一個list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()實現如下：

現在，我們用Python代碼實現：

>>> 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()傳入的第一個參數是f，即函數對象本身。由於結果r是一個Iterator，Iterator是惰性序列，因此通過list()函數讓它把整個序列都計算出來並返回一個list。

你可能會想，不需要map()函數，寫一個迴圈，也可以計算出結果：

L = []for n in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:    L.append(f(n))print(L)

的確可以，但是，從上面的迴圈代碼，能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一個元素並把結果產生一個新的list”嗎？

所以，map()作為高階函數，事實上它把運算規則抽象了，因此，我們不但可以計算簡單的f(x)=x2，還可以計算任意複雜的函數，比如，把這個list所有數字轉為字串：

>>> list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']