Cómo usar filtrar, mapear y reducir en Python 3

Así es como estoy acostumbrado a filtertrabajar mapen reducePython 2:

>>> def f(x):
        return x % 2 != 0 and x % 3 != 0
>>> filter(f, range(2, 25))
[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]

>>> def cube(x):
        return x*x*x
>>> map(cube, range(1, 11))
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]

>>> def add(x,y):
        return x+y
>>> reduce(add, range(1, 11))
55

Sin embargo, todo esto parece fallar en Python 3:

>>> filter(f, range(2, 25))
<filter object at 0x0000000002C14908>

>>> map(cube, range(1, 11))
<map object at 0x0000000002C82B70>

>>> reduce(add, range(1, 11))
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#8>", line 1, in <module>
    reduce(add, range(1, 11))
NameError: name 'reduce' is not defined

¿Por qué los resultados son diferentes? ¿Cómo puedo hacer que el código Python 3 funcione como lo hizo el código Python 2?

_{Ver también: ¿ Cuál es el problema con reducir()? para obtener una motivación específica para que el cambio se coloque reduceen un módulo de biblioteca estándar en lugar de dejarlo como incorporado.}

_{Consulte Obtener un mapa() para devolver una lista en Python 3.x para obtener respuestas más específicas sobre map.}

Nov 30 '12 11:11 Dick Lucas

La funcionalidad de mapy filterse cambió intencionalmente para devolver iteradores, y reducir se eliminó de ser una función integrada y se colocó en functools.reduce.

Entonces, para filtery map, puedes envolverlos list()para ver los resultados como lo hiciste antes.

>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0
...
>>> list(filter(f, range(2, 25)))
[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]
>>> def cube(x): return x*x*x
...
>>> list(map(cube, range(1, 11)))
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
>>> import functools
>>> def add(x,y): return x+y
...
>>> functools.reduce(add, range(1, 11))
55
>>>

La recomendación ahora es que reemplace el uso de mapas y filtros con expresiones generadoras o listas por comprensión. Ejemplo:

>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0
...
>>> [i for i in range(2, 25) if f(i)]
[5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]
>>> def cube(x): return x*x*x
...
>>> [cube(i) for i in range(1, 11)]
[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
>>>

Dicen que los bucles for son el 99 por ciento de las veces más fáciles de leer que de reducir, pero yo me quedaría con functools.reduce.

Editar : La cifra del 99 por ciento se extrae directamente de la página Novedades de Python 3.0 escrita por Guido van Rossum.

Nov 30 '2012 04:11 Joshua D. Boyd

Como complemento a las otras respuestas, esto suena como un buen caso de uso para un administrador de contexto que reasignará los nombres de estas funciones a aquellas que devuelven una lista y las introducen reduceen el espacio de nombres global.

Una implementación rápida podría verse así:

from contextlib import contextmanager    

@contextmanager
def noiters(*funcs):
    if not funcs: 
        funcs = [map, filter, zip] # etc
    from functools import reduce
    globals()[reduce.__name__] = reduce
    for func in funcs:
        globals()[func.__name__] = lambda *ar, func = func, **kwar: list(func(*ar, **kwar))
    try:
        yield
    finally:
        del globals()[reduce.__name__]
        for func in funcs: globals()[func.__name__] = func

Con un uso que se parece a este:

with noiters(map):
    from operator import add
    print(reduce(add, range(1, 20)))
    print(map(int, ['1', '2']))

Que imprime:

190
[1, 2]

Sólo mis 2 centavos :-)

Aug 31 '2016 04:08 Dimitris Fasarakis Hilliard