MapReduce是乾嘛的，三分鐘了解MapReduce運作原理

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將傳入的函數依序作用到序列的每個元素，並將結果傳回作為新的Iterator。

舉例說明，例如我們有一個函數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()實作如下：

現在，我們用Python程式碼實作：

>>> 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，即函數物件本身。由於結果r是一個Iterator，Iterator是惰性序列，因此透過list()函數讓它把整個序列都計算出來並回傳一個list。

你可能會想，不需要map()函數，寫一個循環，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，從上面的循環程式碼，能一眼看明白「把f(x)作用在list的每一個元素並把結果生成一個新的list」嗎？

所以，map()作為高階函數，事實上它把運算規則抽象化了，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，例如，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']

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