python - map(), filter(), reduce() usage

 

iterable object를 python 답게 사용할 수 있는 map(), filter(), reduce() 삼형제에 대해 알아보겠습니다.

 

 

 

---

 

---

map

map은 지정된 함수로 반복 가능한 요소를 일괄 처리해주는 기능을 합니다.

 

현실에서의 예를 들자면, 엄마가 "자 콩나물 100개가 있으니깐 머리의 콩껍질을 다 까놔"라고 심부름을 시키신 경우가 되겠습니다. (요즘에는 먹기좋게 마트에서 다 손질되어 나오지만 저 어렸을 때는 콩나물을 직접 시루에서 키워서 콩껍질이 붙어 있는채로 팔았습니다. -_-)

불쌍한 아들은 모든 콩나물 머리에 대해서 콩껍질을 까려고 했습니다. 아래와 같이 for 문으로 콩나물 1번 부터 10번 콩나물 하나씩 말이죠.

 

bs_list = list(range(1,101))

for i in range(1, len(bs_list)):
    bs_list[i] = str(bs_list[i])

str() 함수를 이용해서 integer 타입의 콩나물의 콩껍질을 모두 벗겼습니다. 콩나물이 100개라서 망정이지 100만개 정도면 집을 나가야 할지도 모르겠습니다..

그러던 어느날, 엄마가 콩나물 국밥집 장사를 하셔야겠다며 정말?로 1만개의 콩나물 껍질을 다 까달라고 아들에게 부탁하셨습니다. 

 

울고만 있는 아들에게 python의 지니(map)가 나타났네요. 아주 신통방통한 녀석입니다.

 

bs_list = list(range(1,1000001))

bs_list = list(map(str, bs_list))

짜잔, 한번에 모든 콩나의 껍질을 다 까서 str 타입으로 변환하였습니다.

 

 

아래의 code를 보시면 더욱 직관적으로 와 닿을 것 같습니다.

 

아래의 test_map1~3 usage를 보시면 iterable 객체의 일괄 작업을 map을 통하여 간결하게 처리할 수 있습니다.

 

#!/usr/bin/python3
 
def test_map1():
    a = ["1", "2", "3", "4"]
    b = list(map(int, a))
    print(b)
 
 
def test_map2():
    a = list(map(str, range(10)))
    print(a)
 
 
def test_map3():
    
    def convert(data):
        return int(data)
 
    a = ["1", "2", "3", "4"]
    b = map(convert, a)
    print(b)
    print(list(b))
 
 
def main():
    test_map1()
    test_map2()
    test_map3()
 
 
if __name__ == "__main__":
    main()

 

 

 

 

---

filter

map이 iterable한 객체에 대해 원하는 function으로 일괄 변형한 값으로 mapping 시켜주는 역할이라면

 

filter는 iterable한 객체에서 원하는 function에서 허용하는 element만 filtering을 해주는 역할을 합니다.

 

filter(function, iterable) 형태로 사용할 수 있으며  sample code는 다음과 같습니다.

 

3 line의 names list에 대해 test_filter1번 부터 4번까지 모두 동일한 결과를 만들어 주는데 하나씩 살펴보겠습니다.

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50

#!/usr/bin/python3   names = ["jack", "jay", "robert", "john"]   def test_filter1():       def starts_with_j(x):         return x.startswith('j')       rst = filter(starts_with_j, names)     print(list(rst))     def test_filter2():          def starts_with(c):           def func(x):             return x.startswith(c)           return func        rst = filter(starts_with('j'), names)     print(list(rst))     def test_filter3():       print(list(filter(lambda x: x.startswith('j'), names)))     def test_filter4():          def starts_with_j(x):         return x.startswith('j')       # using list comprehension     rst = [x for x in names if starts_with_j(x)]     print(rst)     def main():     test_filter1()     test_filter2()     test_filter3()     test_filter4()     if __name__ == "__main__":     main() Colored by Color Scripter

cs

 

테스트 함수 설명

 

1. test_filter1()

filter의 기본 형태입니다. starts_with_j() 함수를 이용하여 'j'로 시작하는 element만 return 합니다.

 

2. test_filter2()

test_filter1번과 비슷한 형태이지만 closure(다른 포스팅에서 다룸) 를 이용하여 특정 문자를 직접 지정할 수 있도록 처리하였습니다.

 

3. test_filter3()

lambda식을 이용하여 최대한 짧게 code를 작성하였습니다.

 

4. test_filter4()

list comprehension 형태를 이용한 방법입니다.

 

한번 직접 실행해서 결과도 확인해보세요^^b

 

출력 결과

 

 

 

---

reduce

reduce 는 python의 built-in 함수는 아니며 functools library에서 제공하는 함수입니다.

 

map()이 일괄 계산, filter()가 일괄 filter를 제공한다면 reduce()는 모든 element들에 대해 순서대로 누적 처리를 합니다.

#!/usr/bin/python3
 
from functools import reduce
 
def test_reduce1():
    rst = reduce(lambda x, y: x+y, range(1,11))
    print(rst)
 
 
def test_reduce2():
    rst = reduce(lambda x, y: x+y, range(1,11), 10)
    print(rst)
 
 
def test_reduce3():
    rst = reduce(lambda x, y: x if x > y else y, range(1,11))
    print(rst)
 
 
def main():
    test_reduce1()   
    test_reduce2()   
    test_reduce3()   
 
 
if __name__ == "__main__":
    main()

테스트 함수 설명

 

1. test_reduce1()

lamda 함수는 x와 y가 주어지면 둘을 더해서 return 합니다. 

range(1, 11)는 1부터 10을 가리키는 iterable object 입니다.

reduce를 통해 lamda 함수에서 정의된 대로 초깃 값 0과 첫째 값 1을 더해서 1을 return 합니다.

이어서 return 된 1과 둘째 값 2를 더해서 3을 return 합니다. 

이런식으로 쭉 lamda 함수를 적용하면 최종 55 값이 나오게 됩니다.

 

2. test_reduce2()

reduce 함수를 사용할 때 초깃 값을 지정해 줄수도 있습니다. 여기서는 10으로 지정하였습니다.

 

3. test_reduce3()

lamda 함수를 조건문으로 넣어 최종 가장 큰 값을 return 하게도 할 수 있습니다.

 

출력 결과