Python Tutorial 第三堂（2）資料處理函式

來源自 這裡 
Preface 
在 Python 的 __builtin__ 模組 中有一些函式，不需要 import 也可以使用，有幾個簡單好用的資料處理函式值得介紹： 

* range(start, stop[, step])
* zip([iterable, ...])
* enumerate(sequence, start=0)
* reduce(function, iterable[, initializer])

range、zip 與 enumerate 
要瞭解這些資料處理函式如何使用，最好的方式就是從練習開始 … 

練習 6：使用 range、zip 與 enumerate 
在 Python 中，如果想使用 for in 語法來迭代 list，而且希望取得索引資訊，該如何進行呢？例如，如果有個 list = ['Justin', 'caterpillar', 'openhome']，想要有以下的顯示結果： 

0, Justin
1, caterpillar
2, openhome

先給個小提示，程式基本上可以長這樣： 

view plaincopy to clipboardprint?

1. names = ['Justin', 'caterpillar', 'openhome']  
2. for ______ in ______:  
3.     print '{0}, {1}'.format(______)  

試著想想，如果使用分別使用 range、zip 與 enumerate，那麼程式中三個空白處怎麼寫呢？別忘了，查看一下 range、zip 與 enumerate 的文件，他們都在 __builtin__ 模組 的文件中。 
 

reduce 
__builtin__ 模組 中的 reduce，有時在別的語言中會被稱為 foldLeft，它其實代表了一種高度抽象化後的流程重用，只要是打算從清單中求值的需求，基本上都可以使用它。 

舉例來說，如果你想要知道 [1, 2, 3, 4, 5] 的加總，雖然可以直接撰寫迴圈來求值，不過，也可以撰寫為 reduce(lambda sum, elem: sum + elem, [1, 2, 3, 4, 5], 0) 來求值，試試在 Python 互動環境中鍵入，結果會是 15。初學者會有點難懂 reduce 的原理，可以藉由這段動畫來理解，你也就會知道，為什麼它又在別的語言中，被稱為 foldLeft： 
 

如果 reduce 接受的 lambda 部份，改為一個具體名稱的 add 函式，那麼就可以寫為 為 reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5], 0) ，配合上圖，reduce 的運作就像是折紙，從 0 開始，每折一次就與藍色數字進行一次 add，折完後的結果就是加總值。 

練習 7：使用 reduce 
使用 reduce 與 for 包含式，將以下的範例進行重構，目標是清除所有顯式的迴圈流程： 

view plaincopy to clipboardprint?

1. # coding=UTF-8  
2. def ascending(a, b): return a - b  
3. def descending(a, b): return -ascending(a, b)  
4. # selection sort  
5. def sorted(xs, compare = ascending):  
6.     return [] if not xs else __select(xs, compare)  
7.   
8. def __select(xs, compare):  
9.     selected = xs[0]  
10.     for elem in xs[1:]:  
11.         if compare(elem, selected) < 0:  
12.             selected = elem  
13.   
14.     remain = []  
15.     selected_list = []  
16.     for elem in xs:  
17.         if elem != selected:  
18.             remain.append(elem)  
19.         else:  
20.             selected_list.append(elem)  
21.   
22.     return xs if not remain else selected_list + __select(remain, compare)  
23.   
24. print sorted([2, 1, 3, 6, 5])  
25. print sorted([2, 1, 3, 6, 5], descending)  

下面是一種解法: 

view plaincopy to clipboardprint?

1. # coding=UTF-8  
2. def ascending(a, b): return a - b  
3. def descending(a, b): return -ascending(a, b)  
4. # selection sort  
5. def _sorted(xs, compare = ascending):  
6.     return [] if not xs else __select(xs, compare)  
7.   
8. def _sep(slt, elm, remain, selected_list):  
9.     if elm != slt:  
10.         remain.append(elm)  
11.     else:  
12.         selected_list.append(elm)  
13.     return slt      
14.   
15. def __select(xs, compare):  
16.     selected = xs[0]  
17.     reduce(lambda slt, elm: slt if compare(elm, selected) > 0 else elm, xs[1:], selected)  
18.   
19.     remain = []  
20.     selected_list = []              
21.     reduce(_sep, xs, selected)      
22.     return xs if not remain else selected_list + __select(remain, compare)  
23.   
24. print _sorted([2, 1, 3, 6, 5, 2])  
25. print _sorted([2, 1, 3, 6, 5, 2], descending)  

關於函數式程式設計 
想要知道 reduce 的原理，可以看看 List 處理模式 中的說明。 實際上，reduce 與 for 包含式的概念源自函數式程式設計（Functional programming），嗯？好像很高深，其實如果你能完成練習 7，你已經做了一次函數式程式設計了。 

不過，何時該使用函數式的元素，取決於可讀與風格問題，在 Python 中確實是有那麼一些函數式程式設計的元素，for 包含式在 Python 中應用的很多，因為可以增加可讀性，然而像 reduce 這種元素，由於可讀性並不好，因而並不太鼓勵去用它，用更具體的函式名稱來封裝 reduce 會更好，以上面的加總來說，可以寫個 sum 函式來表達意圖。實際上，在 Python 3 中，reduce 不再位於 __builtin__ 模組，而被移至 funtools 模組了。 

無論如何，藉由這個練習，瞭解到 Python 可進行多重典範設計，只要你願意的話，函數式是可以的設計之一；接下來的內容，是要介紹 Python 中對永續化（Persistence）的基本支援，順便來看看幾種永續設計方式 - Python Tutorial 第三堂（3）永續化機制 

Supplement 
* python內置函數 map/reduce/filter