Map, Filter, Reduce

map, filter, reduce क्या हैं

map, filter और reduce list process करने के तीन tools हैं, बिना पूरे loops लिखे। map हर item बदलता है, filter सिर्फ़ कुछ items रखता है, और reduce पूरी list को एक value में समेट देता है। ये functional programming से आते हैं और list काम को compact बनाते हैं।

map — हर item बदलना

nums = [1, 2, 3, 4]
doubled = map(lambda x: x * 2, nums)
print(list(doubled))

map हर item पर function लगाता है और नया sequence लौटाता है। हम values देखने को इसे list() में लपेटते हैं, क्योंकि map lazy iterator लौटाता है।

filter — items चुनना

nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
evens = filter(lambda x: x % 2 == 0, nums)
print(list(evens))

filter सिर्फ़ वे items रखता है जिनके लिए function True लौटाए। यहाँ यह even numbers रखता है। यह मूल से कम items लौटा सकता है।

reduce — एक में जोड़ना

from functools import reduce
nums = [1, 2, 3, 4]
total = reduce(lambda a, b: a + b, nums)
print(total)

reduce एक बार में दो items लेकर जोड़ता है, फिर result को अगले से जोड़ता है, वग़ैरह — पूरी list को एक value में समेटकर। ध्यान दीजिए इसे functools से import करना ज़रूरी है।

lambda इस्तेमाल

lambda एक छोटा बिना-नाम function है, इन tools में भेजने को बढ़िया।

square = lambda x: x * x
print(square(5))          # 25
# वही विचार inline इस्तेमाल:
print(list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3])))

lambda x: x * x एक-line function है। आप इसे नाम दे सकते हैं या सीधे map/filter/reduce में डाल सकते हैं।

map/filter बनाम comprehension

अक्सर list comprehension वही काम ज़्यादा पढ़ने योग्य तरीके से करता है।

# map:
list(map(lambda x: x * 2, nums))
# comprehension (साफ़):
[x * 2 for x in nums]

सरल transforms और filters के लिए, comprehension आमतौर पर Pythonic विकल्प है। map/filter तब इस्तेमाल कीजिए जब लगाने को पहले से named function हो।

आम गलतियाँ

• list() भूलना। map और filter iterators लौटाते हैं — values देखने को लपेटिए।
• reduce import न करना। यह functools से आता है, map और filter के विपरीत।
• lambda का ज़्यादा इस्तेमाल। जटिल चीज़ों को named def function साफ़ है।
• Iterator दोबारा इस्तेमाल करना। map/filter result एक बार consume होता है; दोबारा इस्तेमाल को list बनाइए।

सारांश

• map हर item को नए sequence में बदलता है।
• filter सिर्फ़ test पास करने वाले items रखता है।
• reduce (functools से) सारे items को एक value में जोड़ता है।
• lambda भेजने को जल्दी एक-line function देता है।
• सरल मामलों में, list comprehension अक्सर ज़्यादा साफ़ है।

आगे, तुलना कीजिए list comprehension से, या data व्यवस्थित कीजिए list, tuple, set और dict से।