python里使用map()函数

在python里有一个函数map()，它有点高大上的感觉。或许你已经看过GOOGLE最挣钱的论文：
“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”
Google的那篇MapReduce论文里说：Our abstraction is inspired by the map and reduce primitives present in Lisp and many other functional languages。
这句话提到了MapReduce思想的渊源，大致意思是，MapReduce的灵感来源于函数式语言（比如Lisp）中的内置函数map和reduce。
那么map()到底是干什么呢？
其实map()函数就是一个数据集到另一个数据集的映射的关系，中间并没有减少，或增加元素的。因此在python里，map()函数就是把多个列表对象里的元素，按顺序取出来，然后放进函数里进行操作，计算出来结果。它是一个并行的关系，并没有减少元素。
如下面例子：

#python 3. 6
#蔡军生 
#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])

输出结果如下：

[3, 7, 11, 15]

同理，也可以把map函数处理的思想用到集群服务器上，就是把很多数据切分，然后对每一块数据分别放到不同的电脑进行并行处理，并且都是同一种映射关系的计算，数据个数并没有增加或减少。然后再把这些处理过的数据，再集中到一起进行reduce过程。

至于python里的reduce()函数是怎么样处理呢？下次再学习它。

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