Python 扯淡的Map-Reduce

发现python具有类似Hadoop中的Map-reduce概念的标准函数，于是变搞来玩玩，发现还是蛮好玩的，虽然功能简陋了点，不过该做的都做了。

map(func, *iterables) --> map object Make an iterator that computes the function using arguments from each of the iterables. Stops when the shortest iterable is exhausted.func是一个函数，该函数具有的参数个数根据后面iterables个数来确定，对iterables中的每个元素都作为参数调用一次func函数，并且将结果返回。也就是说调用了多少次func，就会返回多少次结果。

该map的实现是一个采用的是生成器，也就是说调用一次__next__()，才会调用一次函数返回结果。

def func(x,y): return x*y*2 list=[1,2,3,4,5] result=map(func,list,list) print(result.__next__()) for r in result: print(r)结果：2 8 18 32 50

其实map函数我们自己也可以实现一个版本：

def map(func,*iters): for it in zip(*iters): yield func(*it)#一定要星号*，表示需要将it元组各个元素作为多个参数，而不是将整个列表作为一个参数

注：以上记过python 3.2测试通过，python 3以上版本apply(),callable(),exefile(),file(),reduce(),reload()等方法都被移除了。

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