map with lambda vs map with function - 如何将多个变量传递给函数？

Question

我想了解如何在 python 中使用 map，google 搜索将我带到了 http://www.bogotobogo.com/python/python_fncs_map_filter_reduce.php，我发现这很有帮助。

该页面上的一个代码使用 for 循环并以一种有趣的方式将 map 放入该 for 循环中，并且 map 函数中使用的列表实际上采用了 2职能。这是代码：

def square(x): 
    return (x**2)

def cube(x):
    return (x**3)

funcs = [square, cube]

for r in range(5):
    value = map(lambda x: x(r), funcs)
    print value

输出：

[0, 0]
[1, 1]
[4, 8]
[9, 27]
[16, 64]

因此，在该教程的这一点上，我认为 "well if you can write that code with a function on the fly (lambda), then it could be written using a standard function using def"。所以我将代码更改为：

def square(x): 
    return (x**2)

def cube(x):
    return (x**3)

def test(x):
    return x(r)

funcs = [square, cube]

for r in range(5):
    value = map(test, funcs)
    print value

我得到了与第一段代码相同的输出，但令我困扰的是变量 r 是从全局命名空间中获取的，并且代码不是紧密的函数式编程。这就是我被绊倒的地方。这是我的代码：

def square(x): 
    return (x**2)

def cube(x):
    return (x**3)

def power(x):
    return x(r)

def main():
    funcs = [square, cube]
    for r in range(5):
        value = map(power, funcs)
        print value

if __name__ == "__main__":
    main()

我试过这段代码，但问题在于传入函数 def power(x)。我已经尝试了多种方法来尝试传递给这个函数，但是 lambda 能够自动将 x 变量分配给列表 funcs.

的每次迭代

有没有办法通过使用标准的 def 函数来做到这一点，或者这是不可能的，只能使用 lambda 吗？ 因为我正在学习 python 这是我的第一语言，我想了解这里发生了什么。

Answer 1

您可以将 power() 函数嵌套在 main() 函数中：

def main():
    def power(x):
        return x(r)

    funcs = [square, cube]
    for r in range(5):
        value = map(power, funcs)
        print value

因此 r 现在再次从周围范围获取，但不是全局范围。相反，它是一个 closure 变量。

但是，使用 lambda 只是另一种从周围范围注入 r 并将其传递到 power() 函数的方法：

def power(r, x):
    return x(r)

def main():
    funcs = [square, cube]
    for r in range(5):
        value = map(lambda x: power(r, x), funcs)
        print value

这里r还是非本地的，取自父作用域！

您可以使用 r 作为第二个参数的默认值来创建 lambda：

def power(r, x):
    return x(r)

def main():
    funcs = [square, cube]
    for r in range(5):
        value = map(lambda x, r=r: power(r, x), funcs)
        print value

现在 r 改为作为默认值传入，因此它被视为本地。但就您的 map() 而言，这实际上并没有什么不同。

Answer 2

为什么不简单地将函数作为参数的一部分传递给 power()，并使用 itertools.product 创建所需的 (value, func) 组合？

from itertools import product

# ...

def power((value, func)):
    return func(value)

for r in range(5):
    values = map(power, product([r], funcs))
    print values

或者，如果您不希望/要求按函数对结果进行分组，而是想要一个平面列表，您可以简单地执行以下操作：

values = map(power, product(range(5), funcs))
print values

注意：签名 power((value, func)) 定义 power() 以接受自动解压缩为 value 和 func.

的单个二元组参数

相当于

def power(arg):
    value, func = arg

Answer 3

柯里化是另一种选择。因为两个参数的函数与一个参数的函数相同 returns 另一个函数接受剩余参数，你可以这样写：

def square(x):
    return (x**2)

def cube(x):
    return (x**3)

def power(r):
    return lambda(x): x(r) # This is where we construct our curried function

def main():
    funcs = [square, cube]
    for y in range(5):
        value = map(power(y), funcs) # Here, we apply the first function
                                     # to get at the second function (which
                                     # was constructed with the lambda above).
        print value

if __name__ == "__main__":
    main()

为了使关系更明确一点，(a, b) -> c 类型的函数（一个接受类型 a 参数和 b 类型参数和 returns c) 类型的值等同于 a -> (b -> c).

类型的函数

关于等价的额外内容

如果您想更深入地了解这种等价背后的数学原理，您可以使用一些代数来了解这种关系。将这些类型视为代数数据类型，我们可以将任何函数 a -> b 转换为 b^a 并将任何对 (a, b) 转换为 a * b。由于这种联系，有时函数类型被称为 "exponentials" 而对类型被称为 "product types"。从这里，我们可以看出

c^{(a * b)} = (c^b)^a

等等，

(a, b) -> c  ~=  a -> (b -> c)

map with lambda vs map with function - 如何将多个变量传递给函数？

map with lambda vs map with function - how to pass more than one variable to function?

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关于等价的额外内容