python語言基礎-10：編程是一種藝術

本次課程，接續前面三次課程的內容，繼續講編程實現——第三步。

前三次課：

• （方法三步）
• （第一步）
• （第二步）

前面的課程中，提出了一個簡單的編程需求案例：選擇一組數據中的最大值。我們在上一次課程中針對這道例題設計了兩種編程模型，一種是普通的遍歷；一種是Map-Reduce模型。現在我們把它具體寫成代碼，看看其中有哪些地方值得我們的注意。

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遍歷

先看在遍歷模型的代碼：

def getValue(item): cm= item['chinese']+ item['math'] ret= cm*200+ item['chinese'] return retdef getMax(dat): ret= [] ref= 0 for item in dat: a= getValue(item) if a> ref: ref= a # ret=[item] ret=[data.index(item)] elif a==ref: # ret.append(item) ret.append(data.index(item)) else: # 小於分支可以忽略 pass return retif __name__=='__main__': data=[{'name': '馮章君', 'chinese': 92, 'math': 100}, {'name': '王郡瑤', 'chinese': 62, 'math': 76}, {'name': '陶而', 'chinese': 77, 'math': 78}, {'name': '鄭洪淺', 'chinese': 85, 'math': 68}, {'name': '鄭而', 'chinese': 95, 'math': 74}, {'name': '朱豫', 'chinese': 76, 'math': 78}, {'name': '周都', 'chinese': 82, 'math': 78}, {'name': '王衡', 'chinese': 73, 'math': 85}, {'name': '魏接', 'chinese': 92, 'math': 73}, {'name': '錢地綾', 'chinese': 97, 'math': 91}, {'name': '李廬綾', 'chinese': 96, 'math': 92}, {'name': '蔣衡瑛', 'chinese': 82, 'math': 66}, {'name': '陳新', 'chinese': 88, 'math': 63}, {'name': '秦分', 'chinese': 74, 'math': 91}, {'name': '吳而綾', 'chinese': 72, 'math': 93}, {'name': '許洪', 'chinese': 91, 'math': 87}, {'name': '沈星若', 'chinese': 60, 'math': 87}, {'name': '沈江', 'chinese': 69, 'math': 79}, {'name': '華府', 'chinese': 74, 'math': 92}, {'name': '衛翼', 'chinese': 97, 'math': 67}, {'name': '華地', 'chinese': 66, 'math': 89}, {'name': '許接', 'chinese': 77, 'math': 70}, {'name': '何廬', 'chinese': 92, 'math': 96}, {'name': '馮故', 'chinese': 87, 'math': 65}, {'name': '何章清', 'chinese': 94, 'math': 70}, {'name': '沈故綾', 'chinese': 97, 'math': 92}, {'name': '沈章', 'chinese': 78, 'math': 86}, {'name': '魏故君', 'chinese': 92, 'math': 100}, {'name': '韓翼綾', 'chinese': 93, 'math': 64}, {'name': '王江染', 'chinese': 83, 'math': 67}, {'name': '施翼熙', 'chinese': 79, 'math': 71}, {'name': '趙湖輕', 'chinese': 87, 'math': 98}, {'name': '陳星', 'chinese': 67, 'math': 85}, {'name': '曹府', 'chinese': 83, 'math': 77}, {'name': '張而', 'chinese': 65, 'math': 67}, {'name': '錢章', 'chinese': 69, 'math': 73}, {'name': '尤地倩', 'chinese': 89, 'math': 96}, {'name': '陶故', 'chinese': 92, 'math': 83}, {'name': '鄭軫綾', 'chinese': 60, 'math': 96}, {'name': '吳翼然', 'chinese': 86, 'math': 69}, {'name': '秦江君', 'chinese': 68, 'math': 67}, {'name': '周地', 'chinese': 96, 'math': 66}, {'name': '金郡欣', 'chinese': 60, 'math': 64}, {'name': '楊新', 'chinese': 87, 'math': 91}, {'name': '趙洪', 'chinese': 98, 'math': 85}, {'name': '吳而', 'chinese': 79, 'math': 93}, {'name': '秦襟熙', 'chinese': 79, 'math': 84}, {'name': '楊故淺', 'chinese': 64, 'math': 71}, {'name': '鄭江可', 'chinese': 72, 'math': 63}, {'name': '嚴府', 'chinese': 90, 'math': 61}] ma= getMax(data) print(ma)

這段代碼，分為3個部分

1. getValue的函數定義，工具函數，實現對組合的成績進行單值化
2. getMax的函數定義，功能函數，實現上節課的算法邏輯（代碼中調用getValue函數）
3. 測試部分，測試部分的功能又包含3個部分
1. 數據
2. 調用getMax函數，得到結果
3. 將結果在控制臺列印輸出

工具函數與功能函數，很難說有嚴格明確的界限，我們可以這樣來區分。凡是返回結果的內容（形式可以再調整）可以輸出給用戶的函數，都可以算一種功能函數。而一個函數的返回值只能給其他函數作為中間結果使用，就叫做工具函數。

本段程序比較簡短，只有兩個函數，放在一個文件中。代碼內容較多的時候，可以將工具函數統一放在一個文件中，而將功能函數集中或分類放的組織方法。在專項的編程課中會遇到。

函數的簡單測試，可以寫在

if __name__=='__main__':

語句的後面。完整的測試，一般會另外寫測試代碼，這裡暫時忽略。

注意代碼中被注釋的兩行語句

ret=[item]

和

ret.append(item)

這是為了調試時能夠看到數據的值（而不僅僅是編號），從而便於判斷結果是否正確。

本段代碼還補充了一個列表函數，index，用於獲取一個列表元素在列表中的編號。

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Map-Reduce

Map-Reduce模型有幾種表現方法，

1、先看原汁原味的：

from functools import reduce# 單值化函數def getValue(item): cm= item['chinese']+ item['math'] ret= cm*200+ item['chinese'] return ret# 原始map-reduce函數的操作def getMax(dat): ref= reduce(lambda x,y:max(x,getValue(y)), dat, 0) lst= filter(lambda x:getValue(x)==ref, dat) ret= map(lambda x:dat.index(x), lst) return list(ret)if __name__=='__main__': data=[{'name': '馮章君', 'chinese': 92, 'math': 100}, {'name': '王郡瑤', 'chinese': 62, 'math': 76}, {'name': '陶而', 'chinese': 77, 'math': 78}, {'name': '鄭洪淺', 'chinese': 85, 'math': 68}, {'name': '鄭而', 'chinese': 95, 'math': 74}, {'name': '朱豫', 'chinese': 76, 'math': 78}, {'name': '周都', 'chinese': 82, 'math': 78}, {'name': '王衡', 'chinese': 73, 'math': 85}, {'name': '魏接', 'chinese': 92, 'math': 73}, {'name': '錢地綾', 'chinese': 97, 'math': 91}, {'name': '李廬綾', 'chinese': 96, 'math': 92}, {'name': '蔣衡瑛', 'chinese': 82, 'math': 66}, {'name': '陳新', 'chinese': 88, 'math': 63}, {'name': '秦分', 'chinese': 74, 'math': 91}, {'name': '吳而綾', 'chinese': 72, 'math': 93}, {'name': '許洪', 'chinese': 91, 'math': 87}, {'name': '沈星若', 'chinese': 60, 'math': 87}, {'name': '沈江', 'chinese': 69, 'math': 79}, {'name': '華府', 'chinese': 74, 'math': 92}, {'name': '衛翼', 'chinese': 97, 'math': 67}, {'name': '華地', 'chinese': 66, 'math': 89}, {'name': '許接', 'chinese': 77, 'math': 70}, {'name': '何廬', 'chinese': 92, 'math': 96}, {'name': '馮故', 'chinese': 87, 'math': 65}, {'name': '何章清', 'chinese': 94, 'math': 70}, {'name': '沈故綾', 'chinese': 97, 'math': 92}, {'name': '沈章', 'chinese': 78, 'math': 86}, {'name': '魏故君', 'chinese': 92, 'math': 100}, {'name': '韓翼綾', 'chinese': 93, 'math': 64}, {'name': '王江染', 'chinese': 83, 'math': 67}, {'name': '施翼熙', 'chinese': 79, 'math': 71}, {'name': '趙湖輕', 'chinese': 87, 'math': 98}, {'name': '陳星', 'chinese': 67, 'math': 85}, {'name': '曹府', 'chinese': 83, 'math': 77}, {'name': '張而', 'chinese': 65, 'math': 67}, {'name': '錢章', 'chinese': 69, 'math': 73}, {'name': '尤地倩', 'chinese': 89, 'math': 96}, {'name': '陶故', 'chinese': 92, 'math': 83}, {'name': '鄭軫綾', 'chinese': 60, 'math': 96}, {'name': '吳翼然', 'chinese': 86, 'math': 69}, {'name': '秦江君', 'chinese': 68, 'math': 67}, {'name': '周地', 'chinese': 96, 'math': 66}, {'name': '金郡欣', 'chinese': 60, 'math': 64}, {'name': '楊新', 'chinese': 87, 'math': 91}, {'name': '趙洪', 'chinese': 98, 'math': 85}, {'name': '吳而', 'chinese': 79, 'math': 93}, {'name': '秦襟熙', 'chinese': 79, 'math': 84}, {'name': '楊故淺', 'chinese': 64, 'math': 71}, {'name': '鄭江可', 'chinese': 72, 'math': 63}, {'name': '嚴府', 'chinese': 90, 'math': 61}] ma= getMax(data) print(ma)

reduce功能由於用法比較複雜，在python3中不再是默認函數，必須引用functools才能使用。代碼的整體結構和前一個相似，只是getMax函數的算法改變了。

reduce接收三個參數，第一個參數是一個雙參數函數；第二個參數是數據列表；第三個參數是初始值。它的工作原理是：首先將初始值插入列表中成為第一個元素，原來列表的一個元素成為第二個，然後把列表的前兩個元素傳給這個雙參數函數。再刪除這兩個元素，把函數的返回值作為新的第一個元素，原來列表的第二個元素提升為新的第二個元素。這樣持續疊加計算，直到得到最後的返回值。具體到本段代碼，這個雙參數函數實際做的事情就是依次比較成績值，並始終保留最大的一個。

filter函數比較明確，就是只保留後面列表中所有滿足前面函數條件的元素。

map函數就是一一映射，將元素換成它對應的編號。

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2、再看python推薦風格的

map-reduce在python中不受重用，從reduce被排擠出默認函數就可以看出來。我們再看一種更加python風格的表現形式，用了map-reduce的含義，而沒有使用這幾個函數名。

# 單值化函數def getValue(item): cm= item['chinese']+ item['math'] ret= cm*200+ item['chinese'] return ret# 使用Python語法表達def getMax(dat): refitem=max(dat, key=getValue) ret= [dat.index(x) for x in dat if getValue(x)==getValue(refitem)] return list(ret)if __name__=='__main__': data=[{'name': '馮章君', 'chinese': 92, 'math': 100}, {'name': '王郡瑤', 'chinese': 62, 'math': 76}, {'name': '陶而', 'chinese': 77, 'math': 78}, {'name': '鄭洪淺', 'chinese': 85, 'math': 68}, {'name': '鄭而', 'chinese': 95, 'math': 74}, {'name': '朱豫', 'chinese': 76, 'math': 78}, {'name': '周都', 'chinese': 82, 'math': 78}, {'name': '王衡', 'chinese': 73, 'math': 85}, {'name': '魏接', 'chinese': 92, 'math': 73}, {'name': '錢地綾', 'chinese': 97, 'math': 91}, {'name': '李廬綾', 'chinese': 96, 'math': 92}, {'name': '蔣衡瑛', 'chinese': 82, 'math': 66}, {'name': '陳新', 'chinese': 88, 'math': 63}, {'name': '秦分', 'chinese': 74, 'math': 91}, {'name': '吳而綾', 'chinese': 72, 'math': 93}, {'name': '許洪', 'chinese': 91, 'math': 87}, {'name': '沈星若', 'chinese': 60, 'math': 87}, {'name': '沈江', 'chinese': 69, 'math': 79}, {'name': '華府', 'chinese': 74, 'math': 92}, {'name': '衛翼', 'chinese': 97, 'math': 67}, {'name': '華地', 'chinese': 66, 'math': 89}, {'name': '許接', 'chinese': 77, 'math': 70}, {'name': '何廬', 'chinese': 92, 'math': 96}, {'name': '馮故', 'chinese': 87, 'math': 65}, {'name': '何章清', 'chinese': 94, 'math': 70}, {'name': '沈故綾', 'chinese': 97, 'math': 92}, {'name': '沈章', 'chinese': 78, 'math': 86}, {'name': '魏故君', 'chinese': 92, 'math': 100}, {'name': '韓翼綾', 'chinese': 93, 'math': 64}, {'name': '王江染', 'chinese': 83, 'math': 67}, {'name': '施翼熙', 'chinese': 79, 'math': 71}, {'name': '趙湖輕', 'chinese': 87, 'math': 98}, {'name': '陳星', 'chinese': 67, 'math': 85}, {'name': '曹府', 'chinese': 83, 'math': 77}, {'name': '張而', 'chinese': 65, 'math': 67}, {'name': '錢章', 'chinese': 69, 'math': 73}, {'name': '尤地倩', 'chinese': 89, 'math': 96}, {'name': '陶故', 'chinese': 92, 'math': 83}, {'name': '鄭軫綾', 'chinese': 60, 'math': 96}, {'name': '吳翼然', 'chinese': 86, 'math': 69}, {'name': '秦江君', 'chinese': 68, 'math': 67}, {'name': '周地', 'chinese': 96, 'math': 66}, {'name': '金郡欣', 'chinese': 60, 'math': 64}, {'name': '楊新', 'chinese': 87, 'math': 91}, {'name': '趙洪', 'chinese': 98, 'math': 85}, {'name': '吳而', 'chinese': 79, 'math': 93}, {'name': '秦襟熙', 'chinese': 79, 'math': 84}, {'name': '楊故淺', 'chinese': 64, 'math': 71}, {'name': '鄭江可', 'chinese': 72, 'math': 63}, {'name': '嚴府', 'chinese': 90, 'math': 61}] ma= getMax(data) print(ma)

這是代碼最短、依賴最少的一個代碼，也是最符合python風格的。其他的部分都一樣，只有getMax不同。代碼沒有直接用reduce函數，因此省略的reduce的引用；並且用python的列表生成式合併了map和filter的功能，一句頂兩句。

第一句，是max函數，獲得一個成績最大的學生refitem。然後再通過getValue來獲得最大的成績值。列表生成式是python列表的又一個功能，它的格式是：[func(x) for x in 列表 if 條件]；功能是從列表中選取所有滿足條件的元素，並把每個函數用func函數計算。實際就是合併了map和filter兩個函數的功能。

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3、不用單值化技巧

剛學會編程的人，喜歡使用技巧。反而是編程的時間長了，更願意追求不使用技巧的方法，就是所謂的大巧不工。能夠把一個條件轉化為一個值的情況，畢竟是有限的，我們必須學會怎麼對任意情況進行處理。我們這樣一個 版本：

from functools import cmp_to_key# 普通的比較函數def cmp(item1, item2): if item1['chinese']+item1['math']> item2['chinese']+item2['math']: return 1 elif item1['chinese']+item1['math']== item2['chinese']+item2['math']: if item1['chinese']> item2['chinese']: return 1 elif item1['chinese']== item2['chinese']: return 0 else: return -1 else: return -1# 基於比較函數的流程def getMax(dat): refitem= max(dat, key=cmp_to_key(cmp)) ret= [dat.index(x) for x in dat if cmp(x,refitem)==0] # ret= [x for x in dat if cmp(x,refitem)==0] return list(ret)if __name__=='__main__': data=[{'name': '馮章君', 'chinese': 92, 'math': 100}, {'name': '王郡瑤', 'chinese': 62, 'math': 76}, {'name': '陶而', 'chinese': 77, 'math': 78}, {'name': '鄭洪淺', 'chinese': 85, 'math': 68}, {'name': '鄭而', 'chinese': 95, 'math': 74}, {'name': '朱豫', 'chinese': 76, 'math': 78}, {'name': '周都', 'chinese': 82, 'math': 78}, {'name': '王衡', 'chinese': 73, 'math': 85}, {'name': '魏接', 'chinese': 92, 'math': 73}, {'name': '錢地綾', 'chinese': 97, 'math': 91}, {'name': '李廬綾', 'chinese': 96, 'math': 92}, {'name': '蔣衡瑛', 'chinese': 82, 'math': 66}, {'name': '陳新', 'chinese': 88, 'math': 63}, {'name': '秦分', 'chinese': 74, 'math': 91}, {'name': '吳而綾', 'chinese': 72, 'math': 93}, {'name': '許洪', 'chinese': 91, 'math': 87}, {'name': '沈星若', 'chinese': 60, 'math': 87}, {'name': '沈江', 'chinese': 69, 'math': 79}, {'name': '華府', 'chinese': 74, 'math': 92}, {'name': '衛翼', 'chinese': 97, 'math': 67}, {'name': '華地', 'chinese': 66, 'math': 89}, {'name': '許接', 'chinese': 77, 'math': 70}, {'name': '何廬', 'chinese': 92, 'math': 96}, {'name': '馮故', 'chinese': 87, 'math': 65}, {'name': '何章清', 'chinese': 94, 'math': 70}, {'name': '沈故綾', 'chinese': 97, 'math': 92}, {'name': '沈章', 'chinese': 78, 'math': 86}, {'name': '魏故君', 'chinese': 92, 'math': 100}, {'name': '韓翼綾', 'chinese': 93, 'math': 64}, {'name': '王江染', 'chinese': 83, 'math': 67}, {'name': '施翼熙', 'chinese': 79, 'math': 71}, {'name': '趙湖輕', 'chinese': 87, 'math': 98}, {'name': '陳星', 'chinese': 67, 'math': 85}, {'name': '曹府', 'chinese': 83, 'math': 77}, {'name': '張而', 'chinese': 65, 'math': 67}, {'name': '錢章', 'chinese': 69, 'math': 73}, {'name': '尤地倩', 'chinese': 89, 'math': 96}, {'name': '陶故', 'chinese': 92, 'math': 83}, {'name': '鄭軫綾', 'chinese': 60, 'math': 96}, {'name': '吳翼然', 'chinese': 86, 'math': 69}, {'name': '秦江君', 'chinese': 68, 'math': 67}, {'name': '周地', 'chinese': 96, 'math': 66}, {'name': '金郡欣', 'chinese': 60, 'math': 64}, {'name': '楊新', 'chinese': 87, 'math': 91}, {'name': '趙洪', 'chinese': 98, 'math': 85}, {'name': '吳而', 'chinese': 79, 'math': 93}, {'name': '秦襟熙', 'chinese': 79, 'math': 84}, {'name': '楊故淺', 'chinese': 64, 'math': 71}, {'name': '鄭江可', 'chinese': 72, 'math': 63}, {'name': '嚴府', 'chinese': 90, 'math': 61}] ma= getMax(data) print(ma)

函數cmp是比較大小的函數，輸入兩個參數，根據規則進行大小比較，這是肯定可以做到的。返回值的規則是：

• 1：第一個參數大
• 0：兩個參數相同
• -1：第一個參數小

這段代碼展示了在使用cmp函數的情況下，使用functools中的cmp_to_key將cmp轉換為key的方法。這裡與使用reduce一樣，必須增加一個import。cmp_to_key使用了python面向對象的一個技巧（不用那個技巧，就必須用這個技巧，只是這個技巧更通用），讓比較函數看起來有單值化一樣的效果。

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課程總結

1、引入兩個新的列表功能

一個是index，一個是列表生成式。我們可以用這樣一條語句來記住這兩個功能。

ret= [dat.index(x) for x in dat if cmp(x,refitem)==0]

請朋友們把這兩個功能合併到我們的列表相關知識庫中。

隨時總結，是一個很好的學習方法。

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2、參數key的用法

在max函數中，我們使用了key功能，朋友們或許還記得前面課程中講過列表的sort函數，也有類似的key功能。這種用法，在稍微複雜的編程實踐中經常遇到，我們應該熟記並理解。

至於functools中的cmp_to_key函數，是對此key功能的一個輔助和補充，我們應該對它有一個印象，必須使用時，能夠想起來去查找即可。

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面對同一個需求，不同編程者實現的代碼邏輯可以差別很大。更別說代碼風格上的差異了。歸根結底，編程的手段（語句）是科學的，但產品是藝術的；正如繪畫使用的手段（顏料）是科學的，但作品是藝術的。