# map/reduce

# Python内建了map()和reduce()函数。

# 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce:
# Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。

# 我们先看map。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，
# map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。

# 举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现如下：

#             f(x) = x * x
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#                   │
#                   │
#   ┌───┬───┬───┬───┼───┬───┬───┬───┐
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#   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼
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# [ 1   2   3   4   5   6   7   8   9 ]
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#   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼   ▼
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# [ 1   4   9  16  25  36  49  64  81 ]
# 现在，我们用Python代码实现：
def f(x):
    return x * x


r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list(r))

# map()传入的第一个参数是f，即函数对象本身。由于结果r是一个Iterator，
# Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。

# 你可能会想，不需要map()函数，写一个循环，也可以计算出结果：
L = []
for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]:
    L.append(f(x))
print(L)
# 的确可以，但是，从上面的循环代码，能一眼看明白“把f(x)作用在list的每一个元素并把结果生成一个新的list”吗？

# 所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，
# 还可以计算任意复杂的函数，比如，把这个list所有数字转为字符串：
print(list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])))
# 只需要一行代码

# 再看reduce的用法。reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，
# 这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

# 比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现
from functools import reduce


def add(x, y):
    return x + y


print(reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]))


# 当然求和运算可以直接用Python内建函数sum()，没必要动用reduce。

# 但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579，reduce就可以派上用场：
def fn(x, y):
    return x * 10 + y


print(reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9]))


# 这个例子本身没多大用处，但是，如果考虑到字符串str也是一个序列，
# 对上面的例子稍加改动，配合map()，我们就可以写出把str转换为int的函数：
def char2num(s):
    digits = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}
    return digits[s]


print(reduce(fn, map(char2num, '13579')))

# 整理成一个str2int的函数就是：
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}


def str2int(s):
    def fn(x, y):
        return x * 10 + y

    def char2num(s):
        return DIGITS[s]

    return reduce(fn, map(char2num, s))


# 可以用lambda函数进一步简化成：
DIGITS = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9}


def char2num(s):
    return DIGITS[s]


def str2int(s):
    return reduce(lambda x, y: x * 10 + y, map(char2num, s))


# 也就是说，假设Python没有提供int()函数，你完全可以自己写一个把字符串转化为整数的函数，而且只需要几行代码！

# lambda函数的用法在后面介绍。

# 利用map()函数，把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。
# 输入：['adam', 'LISA', 'barT']，输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart']：
def normalize(name):
    return name.upper()[:1] + name.lower()[1:]


# 测试:
L1 = ['adam', 'LISA', 'barT']
L2 = list(map(normalize, L1))
print(L2)


# Python提供的sum()函数可以接受一个list并求和，请编写一个prod()函数，可以接受一个list并利用reduce()求积：
def prod(L):
    return reduce(lambda x, y: x * y, L)


print('3 * 5 * 7 * 9 =', prod([3, 5, 7, 9]))
if prod([3, 5, 7, 9]) == 945:
    print('测试成功!')
else:
    print('测试失败!')


# 利用map和reduce编写一个str2float函数，把字符串'123.456'转换成浮点数123.456：
def str2float(s):
    index = s.find('.')
    if index >= 0:
        s = s.replace('.', '')

    def fn(x, y):
        return 10 * x + y

    def charNum(s):
        return DIGITS[s]

    ss = reduce(fn, map(charNum, s))
    # 找到小数点的位置，除以10的n次方
    ss /= pow(10, len(s) - index)
    return ss


print('str2float(\'123.456\') =', str2float('123.456'))
if abs(str2float('123.456') - 123.456) < 0.00001:
    print('测试成功!')
else:
    print('测试失败!')
