Cómo usar filtro, mapear y reducir en Python 3

filter, mapy reducefuncionan perfectamente en Python 2. Aquí hay un ejemplo:

>>> 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

Pero en Python 3, recibo los siguientes resultados:

>>> 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

Agradecería que alguien me explicara por qué es así.

Captura de pantalla del código para mayor claridad:

Puede leer sobre los cambios en What's New In Python 3.0 . Debe leerlo detenidamente cuando pase de 2.xa 3.x ya que se ha cambiado mucho.

La respuesta completa aquí son citas de la documentación.

Vistas e iteradores en lugar de listas

Algunas API conocidas ya no devuelven listas:

• [...]
• map()y filter()devolver iteradores. Si realmente necesita una lista, una solución rápida es list(map(...)), por ejemplo , pero una solución mejor es usar una comprensión de la lista (especialmente cuando el código original usa lambda), o reescribir el código para que no necesite una lista. Se map()invoca particularmente complicado por los efectos secundarios de la función; la transformación correcta es usar un regularfor ciclo (ya que crear una lista sería un desperdicio).
• [...]

Builtins

• [...]
• Eliminado reduce(). Úselo functools.reduce()si realmente lo necesita; sin embargo, el 99 por ciento de las veces un forciclo explícito es más legible.
• [...]

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

Entonces, para filtery map, puede envolverlos list()para ver los resultados como lo hizo 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 su uso de mapas y filtros con expresiones de generadores o comprensiones de listas. 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 un 99 por ciento de las veces más fáciles de leer que reducir, pero simplemente me quedaría con ellos functools.reduce.

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

Como una adición 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 las que devuelven una lista y la 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 ve así:

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

Que imprime:

190
[1, 2]

Solo mis 2 centavos :-)

Dado que el reducemétodo se ha eliminado de la función integrada de Python3, no olvide importarlo functoolsen su código. Mire el fragmento de código a continuación.

import functools
my_list = [10,15,20,25,35]
sum_numbers = functools.reduce(lambda x ,y : x+y , my_list)
print(sum_numbers)

Estos son los ejemplos de filtro, mapa y funciones de reducción.

números = [10,11,12,22,34,43,54,34,67,87,88,98,99,87,44,66]

//Filtrar

oddNumbers = list (filtro (lambda x: x% 2! = 0, números))

print (números impares)

//Mapa

multiplyOf2 = list (mapa (lambda x: x * 2, números))

print (multiplyOf2)

//Reducir

La función de reducción, ya que no se usa comúnmente, se eliminó de las funciones integradas en Python 3. Todavía está disponible en el módulo functools, por lo que puede hacer:

de importación de functools reducir

sumOfNumbers = reduce (lambda x, y: x + y, números)

print (sumOfNumbers)

Una de las ventajas de mapear, filtrar y reducir es cuán legibles se vuelven cuando los "encadena" para hacer algo complejo. Sin embargo, la sintaxis incorporada no es legible y está "al revés". Por lo tanto, sugiero usar el PyFunctionalpaquete ( https://pypi.org/project/PyFunctional/ ). Aquí hay una comparación de los dos:

flight_destinations_dict = {'NY': {'London', 'Rome'}, 'Berlin': {'NY'}}

Versión PyFunctional

Sintaxis muy legible. Puedes decir:

"Tengo una secuencia de destinos de vuelo. De los cuales quiero obtener la clave dict si city está en los valores dict. Finalmente, filtre las listas vacías que creé en el proceso".

from functional import seq  # PyFunctional package to allow easier syntax

def find_return_flights_PYFUNCTIONAL_SYNTAX(city, flight_destinations_dict):
    return seq(flight_destinations_dict.items()) \
        .map(lambda x: x[0] if city in x[1] else []) \
        .filter(lambda x: x != []) \

Versión predeterminada de Python

Todo está al revés. Necesitas decir:

"Bien, entonces, hay una lista. Quiero filtrar las listas vacías. ¿Por qué? Porque primero obtuve la clave dict si la ciudad estaba en los valores dict. Oh, la lista a la que hago esto es flight_destinations_dict. "

def find_return_flights_DEFAULT_SYNTAX(city, flight_destinations_dict):
    return list(
        filter(lambda x: x != [],
               map(lambda x: x[0] if city in x[1] else [], flight_destinations_dict.items())
               )
    )