map&reduce

#map list输出

>>> map(str,[1,2,3,4])

[‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘]

#函数fn
def fn(x,y):
return x*10+y

#函数char2num
>>> def char2num(s):
return{‘0‘:88,‘1‘:77,‘2‘:66}[s]

#reduce fn函数map char2num
>>> reduce(fn,map(char2num,‘012‘))
9636

#过程:1.88,77,66 2.88*10+77=957 3.957*10+66=9636

时间: 2024-10-07 04:50:49

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python中filter, map, reduce, lambda

python 中内置的几个函数filter, map, reduce, lambda简单的例子. #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ #filter(function, sequence): #对sequence中的item依次执行function(item),将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple(取决于sequence的类型)返回. #可以看作是过滤函数. tasks = [ { 'id': 1, 'title

王亟亟的Python学习之路(八)-函数式编程,map(),reduce(),filter()

转载请注明出处:王亟亟的大牛之路 首先在这里祝愿大家,新年快乐,工作顺利,BUG少少!!! 本来说是在春节假期内继续维持着写文章的进度,但是还是偷懒了几天(打了4天SC2哈哈哈) 今天上的是关于Python的文章,毕竟在亲戚家拜年,懒得插各类手机调试什么的,况且确实好久没有弄Python了,就写了,废话不多,开始正题!! 函数式编程 函数是什么? 把复杂的操作化为简单的函数分解成简单的操作,这种操作就是面向过程,也就是C这类的实现的大体概念. 函数式是什么? 函数没有变量,任意一个函数,只要输入

记一次MongoDB Map&Reduce入门操作

需求说明 用Map&Reduce计算几个班级中,每个班级10岁和20岁之间学生的数量: 需求分析 学生表的字段: db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Tom'}) 将classid随机1和2.age在8-25岁之间随机,name在3-7个字符之间随机. 数据写入 数据写入java脚本 往mrtask库中students写入1000万条数据: package org.test; import java.util.ArrayList; impor

lodash用法系列(4),使用Map/Reduce转换

Lodash用来操作对象和集合,比Underscore拥有更多的功能和更好的性能. 官网:https://lodash.com/引用:<script src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/lodash.js/2.4.1/lodash.min.js"></script>安装:npm install lodash 首先通过npm安装lodash:npm i --save lodash 在js文件中引用lodash:var _ =

Python经常使用内置函数介绍【filter,map,reduce,apply,zip】

Python是一门非常简洁,非常优雅的语言,其非常多内置函数结合起来使用,能够使用非常少的代码来实现非常多复杂的功能,假设相同的功能要让C/C++/Java来实现的话,可能会头大,事实上Python是将复杂的数据结构隐藏在内置函数中,用C语言来实现,所以仅仅要写出自己的业务逻辑Python会自己主动得出你想要的结果.这方面的内置函数主要有,filter,map,reduce,apply,结合匿名函数,列表解析一起使用,功能更加强大.使用内置函数最显而易见的优点是: 1. 速度快,使用内置函数,比

filter,map,reduce,lambda(python3)

1.filter filter(function,sequence) 对sequence中的item依次执行function(item),将执行的结果为True(符合函数判断)的item组成一个list.string.tuple(根据sequence类型决定)返回. 1 #!/usr/bin/env python 2 # encoding: utf-8 3 """ 4 @author: 侠之大者kamil 5 @file: filter.py 6 @time: 2016/4/

在YARN中,如何控制和监控map/reduce的并发数

配置建议: 1.     In MR1, the mapred.tasktracker.map.tasks.maximum and mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum properties dictated how many map and reduce slots each TaskTracker had. These properties no longer exist in YARN. Instead, YARN uses yarn.nodema

python之lambda,filter,map,reduce函数

g = lambda x:x+1 看一下执行的结果: g(1) >>>2 g(2) >>>3 当然,你也可以这样使用: lambda x:x+1(1) >>>2 可以这样认为,lambda作为一个表达式,定义了一个匿名函数,上例的代码x为入口参数,x+1为函数体,用函数来表示为: def g(x): return x+1 非常容易理解,在这里lambda简化了函数定义的书写形式.是代码更为简洁,但是使用函数的定义方式更为直观,易理解. Python中,

python 之 map/reduce

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li

map reduce

作者:Coldwings链接:https://www.zhihu.com/question/29936822/answer/48586327来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 简单的说就是问题可以划分成若干单元,每个单元的计算互不相关,单元计算结果可以在可以承受的时间内合成为总结果的计算.再说直白一点:所有分治模型都可交由hadoop解决.可以说spark是功能更全面的hadoop,支持一些诸如filter.group之类的操作,但是原本思想仍是map reduce,差别不太大