Теория: Отображение (map)

Рассмотрим следующую задачу. Возьмём словарь пользователей и извлечём из него имена всех пользователей:

users = [
    {"name": "Igor", "age": 19},
    {"name": "Danil", "age": 1},
    {"name": "Vovan", "age": 4},
    {"name": "Matvey", "age": 16},
]

result = []
for user in users:
    result.append(user["name"])

print(result)  # => ['Igor', 'Danil', 'Vovan', 'Matvey']

Здесь мы видим обычную агрегацию с использованием цикла for...in. А что, если нам понадобится извлечь возраст? Повторяем:

result = []
for user in users:
    result.append(user["age"])

print(result)  # => [19, 1, 4, 16]

В примерах выше легко увидеть закономерность. Выполняется один и тот же проход по циклу, и результат собирается в список result. Единственное, что меняется — значение, которое мы извлекаем из элементов исходного словаря.

Операция, которую мы выполняли в обеих ситуациях, называется отображением (mapping). В коде мы взяли исходную коллекцию и отобразили ее в другую коллекцию, попутно выполнив необходимые преобразования над каждым элементом. Важно, что размер получившейся коллекции равен размеру исходной.

Задача отображать данные в реальном коде встречается буквально на каждом шагу. Это настолько важная операция, что для нее создана специальная функция высшего порядка map():

names = map(lambda user: user["name"], users)
names  # <map object at 0x71de31ee0250>

for name in names:
    print(name)

# => Igor
# => Danil
# => Vovan
# => Matvey

Функция map() принимает первым параметром функцию, а последующими - коллекции (их может быть несколько). Дальше, внутри себя, map() перебирает элементы переданной коллекции и для каждого элемента вызывает переданную функцию. Возвращает map() уже знакомый вам итератор.

Этот момент очень важен, map() использует ленивые вычисления, и значит функция, переданная в map(), будет применяться к каждому элементу только по запросу.

Вместо перебора в цикле, существует более простой способ извлечь все элементы из итератора - применить конструктор list()

names = map(lambda user: user["name"], users)
list(names)  # ['Igor', 'Danil', 'Vovan', 'Matvey']

ages = map(lambda user: user["age"], users)
list(ages)  # [19, 1, 4, 16]

# или зададим колбек отдельно
callback = lambda user: user["age"]
list(map(callback, users))  # [19, 1, 4, 16]

Сравните решение задачи получения списка имен через цикл и с помощью map(). Последний имеет довольно много преимуществ. Во-первых, код с ним значительно короче. Во-вторых, от нас скрыта повторяющаяся логика перебора. Больше не нужно явно определять цикл и выполнять руками все те операции, которые можно не выполнять. Функция map() позволяет сосредоточиться на сути происходящего, скрывая ненужные детали (проход по циклу).

Типичный пример, который любят приводить в документации к функции map() разных языков программирования — применение некоторой арифметической операции к каждому элементу коллекции:

numbers = [5, 2, 3]

new_numbers = map(lambda number: number**2, numbers)
list(new_numbers)  # => [25, 4, 9]

new_numbers_2 = map(lambda number: number + 3, numbers)
list(new_numbers_2)  # => [8, 5, 6]

Пример выглядит искусственно, но хорошо отражает суть операции.

Реализация

Напишем свою собственную функцию my_map(), работающую аналогично встроенной функции map():

def my_map(callback, collection):
    for item in collection:
        # Вызов переданного колбека на каждом элементе коллекции
        new_item = callback(item)
        # Сделаем нашу функцию тоже ленивой с помощью yield
        yield new_item


numbers = [5, 2, 3]
new_numbers = my_map(lambda number: number**2, numbers)
list(new_numbers)  # [25, 4, 9]

Главное отличие функции my_map() (и встроенной map()) от ручного обхода коллекции заключается в том, что функция my_map() не знает, что нужно сделать с каждым элементом коллекции. Поэтому она принимает функцию-колбек, которую вызывает для каждого элемента исходной коллекции. Чем будет этот результат — функция my_map() не знает, и ей этого знать не нужно. Ответственность за обработку лежит на пользователях.