Python学习-map&set

map()函数

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。

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’。

>>> 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()。

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)]

用语言解释好像有点拗口，例子应该很容易理解。

介绍到这里应该差不多了吧！不过还有东西可以挖掘：

stackoverflow上有人说可以这样理解map()：

map(f, iterable)

基本上等于：

[f(x) for x in iterable]

赶快试一下：

>>> def add100(x):...     return x + 100... >>> list1 = [11,22,33]>>> map(add100,list1)[101, 102, 103]>>> [add100(i) for i in list1][101, 102, 103]

哦，输出结果一样。原来map()就是列表推导式啊！要是这样想就错了：这里只是表面现象！再来个例子看看：

>>> 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]

这个例子我们在上面看过了，若是用列表推导应该怎么写呢？我想是这样的：

[abc(a,b,c) for a in list1 for b in list2 for c in list3]

但是看到结果，发现根本不是这么回事：

[114477, 114488, 114499, 115577, 115588, 115599, 116677, 116688, 116699, 224477, 224488, 224499, 225577, 225588, 225599, 226677, 226688, 226699, 334477, 334488, 334499, 335577, 335588, 335599, 336677, 336688, 336699]

这便是上面列表推导的结果。怎么会这么多？当然了列表推导可以这么写：

result = []for a in list1:    for b in list2:        for c in list3:            result.append(abc(abc))

原来如此，若是将三个list看做矩阵的话：map()只做了列上面的运算，而列表推导（也就是嵌套for循环）做了笛卡尔乘积。

set

python的set和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算.

sets 支持 x in set, len(set),和 for x in set。作为一个无序的集合，sets不记录元素位置或者插入点。因此，sets不支持 indexing, slicing, 或其它类序列（sequence-like）的操作。

基本操作

集合支持一系列标准操作，包括并集、交集、差集和对称差集，例如：

a = t | s          # t 和 s的并集b = t & s          # t 和 s的交集c = t – s          # 求差集（项在t中，但不在s中）d = t ^ s          # 对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中）len(s)             # set 的长度x in s             # 测试 x 是否是 s 的成员x not in s         # 测试 x 是否不是 s 的成员s.issubset(t)s <= t             # 测试是否 s 中的每一个元素都在 t 中s.issuperset(t)s >= t             # 测试是否 t 中的每一个元素都在 s 中s.symmetric_difference(t)s ^ t              # 返回一个新的 set 包含 s 和 t 中不重复的元素s.copy()           # 返回 set “s”的一个浅复制s.update(t)s |= t             # 返回增加了 set “t”中元素后的 set “s”s.intersection_update(t)s &= t             # 返回只保留含有 set “t”中元素的 set “s”s.difference_update(t)s -= t             # 返回删除了 set “t”中含有的元素后的 set “s”s.symmetric_difference_update(t)s ^= t             # 返回含有 set “t”或者 set “s”中有而不是两者都有的元素的 set “s”s.add(x)           # 向 set “s”中增加元素 xs.remove(x)        # 从 set “s”中删除元素 x, 如果不存在则引发 KeyErrors.discard(x)       # 如果在 set “s”中存在元素 x, 则删除s.pop()            # 删除并且返回 set “s”中的一个不确定的元素, 如果为空则引发 KeyErrors.clear()          # 删除 set “s”中的所有元素

示例

下面来点简单的小例子说明把。

>>> x = set('spam')>>> y = set(['h','a','m'])>>> x, y(set(['a', 'p', 's', 'm']), set(['a', 'h', 'm']))

再来些小应用。

>>> x & y # 交集set(['a', 'm'])>>> x | y # 并集set(['a', 'p', 's', 'h', 'm'])>>> x - y # 差集set(['p', 's'])

记得以前个网友提问怎么去除海量列表里重复元素，用hash来解决也行，只不过感觉在性能上不是很高，用set解决还是很不错的，示例如下：

>>> a = [11,22,33,44,11,22]>>> b = set(a)>>> bset([33, 11, 44, 22])>>> c = [i for i in b]>>> c[33, 11, 44, 22]

几行就可以搞定。