что такое zip в питоне
Введение в Python
Поиск
Новое на сайте
Функциональное программирование в Python: lambda, zip, filter, map reduce
Функциональным называется такой подход к процессу программирования, в программа рассматривается как вычисление математических функций, при этом не используются состояния и изменяемые объекты. Как правило, когда говорят о элементах функционального программировании в Python, то подразумеваются следующие функции: lambda, map, filter, reduce, zip.
Lambda выражение в Python:
lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную функцию, то есть функцию без имени. Такие функции можно назвать одноразовыми, они используются только при создании. Как правило, lambda функции используются в комбинации с функциями filter, map, reduce.
Синтаксис lambda выражения в Python
В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)
Но, конечно же, все преимущества lambda-выражений мы получаем, используя lambda в связке с другими функциями
Функция map() в Python:
Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:
Как видите такой способ занимает меньше строк, более читабелен и выполняется быстрее. map также работает и с функциями созданными пользователем:
А теперь то же самое, только используя lambda выражение:
Функция map может быть так же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:
Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:
Функция filter() в Python:
Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве аргументов функцию и последовательность, которую необходимо отфильтровать:
Обратите внимание, что функция, передаваемая в filter должна возвращать значение True / False, чтобы элементы корректно отфильтровались.
Функция reduce() в Python:
Функция reduce принимает 2 аргумента: функцию и последовательность. reduce() последовательно применяет функцию-аргумент к элементам списка, возвращает единичное значение. Обратите внимание в Python 2.x функция reduce доступна как встроенная, в то время, как в Python 3 она была перемещена в модуль functools.
Вычисление суммы всех элементов списка при помощи reduce:
Вычисление наибольшего элемента в списке при помощи reduce:
Функция zip() в Python:
Функция zip объединяет в кортежи элементы из последовательностей переданных в качестве аргументов.
Обратите внимание, что zip прекращает выполнение, как только достигнут конец самого короткого списка.
Разбираемся, как работает встроенная функция zip в Python, и пишем свою реализацию с помощью list comprehension
Авторизуйтесь
Разбираемся, как работает встроенная функция zip в Python, и пишем свою реализацию с помощью list comprehension
Многие слышали о функции zip в Python, а кто-то даже регулярно ей пользуется. Сегодня мы (из интереса и для общего развития) опишем, как можно реализовать её самому с помощью list comprehensions.
Для начала поясню, что вообще делает функция zip, для тех, кто с ней раньше не сталкивался:
То есть функция берёт на вход несколько списков и создаёт из них список (в Python 3 создаётся не list, а специальный zip-объект) кортежей, такой, что первый элемент полученного списка содержит кортеж из первых элементов всех списков-аргументов. Таким образом, если ей передать три списка, то она отработает следующим образом:
В общем-то, функция отработает даже для одного iterable-объекта, результатом будет последовательность из кортежей, в каждом из которых будет по одному элементу. Но это, пожалуй, не самый распространенный способ применения zip. Я часто использую zip, например, для создания словарей:
Это весьма удобно, не находите? Каждый раз, когда я рассказываю о zip на своих уроках, у меня спрашивают о том, что будет, если в функцию передать массивы разной длины. Ответ простой — победит более короткий:
Однако, если вам необходимо, чтобы для каждого из элементов более длинного массива в результирующем списке был создан кортеж из одного элемента, вы можете использовать zip_longest из пакета itertools.
Есть одна возможность в Python, которая мне нравится даже больше, чем zip. Это списковое включение (англ. list comprehension). Именно поэтому, когда один из студентов недавно спросил меня, можем ли мы реализовать zip сами с помощью списковых включений, я просто не смог устоять.
Как же нам этого добиться? Начнём с первого, что приходит на ум:
В общем-то всё! Это работает. Но есть несколько моментов, которые всё же стоит доработать в этом методе.
Совмещаем это с предыдущим кодом:
Это ещё не все доработки, а выражение уже получается слишком длинным. Пожалуй, выяснение наименьшей длины стоит вынести в отдельную функцию (заодно сделаем так, чтобы она вычисляла наикратчайшую последовательность из неограниченного количества аргументов):
Что осталось теперь? Как уже говорилось выше, Python 3 создаёт не список, а специальный zip-объект, возвращая итератор от него. Это сделано для того, чтобы код не ломался при обработке исключительно длинных последовательностей. Это можно реализовать, но уже не с помощью спискового включения (которое всегда возвращает список), а с помощью генератора. К счастью, для этого достаточно поменять квадратные скобки на круглые:
Готово! Мы реализовали свой полностью рабочий zip. Вы можете потренироваться и самостоятельно подумать, как ещё можно улучшить этот алгоритм.