前言

在python里有一個函數map()，它有點高大上的感覺。本文將詳細給大家介紹python中map()函數使用的相關內容，分享出來供大家參考學習，下面話不多說了，來一起看看詳細的介紹：

或許你已經看過GOOGLE最掙錢的論文：

“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”

Google的那篇MapReduce論文里說：Our abstraction is inspired by the map and reduce primitives present in Lisp and many other functional languages。

這句話提到了MapReduce思想的淵源，大致意思是，MapReduce的靈感來源于函數式語言（比如Lisp）中的內置函數map和reduce。

那么map()到底是干什么呢？

其實map()函數就是一個數據集到另一個數據集的映射的關系，中間并沒有減少，或增加元素的。因此在python里，map()函數就是把多個列表對象里的元素，按順序取出來，然后放進函數里進行操作，計算出來結果。它是一個并行的關系，并沒有減少元素。

如下面例子：

#python 3. 6 #蔡軍生 #http://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 #  def sum(x, y):  return x + y  list1 = [1, 3, 5, 7] list2 = [2, 4, 6, 8]  result = map(sum, list1, list2) print([x for x in result]) 

輸出結果如下：

[3, 7, 11, 15]

同理，也可以把map函數處理的思想用到集群服務器上，就是把很多數據切分，然后對每一塊數據分別放到不同的電腦進行并行處理，并且都是同一種映射關系的計算，數據個數并沒有增加或減少。然后再把這些處理過的數據，再集中到一起進行reduce過程。

至于python里的reduce()函數是怎么樣處理呢？大家可以通過這篇文章學習下。

總結

以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對武林站長站的支持。