目的
この記事では、Pythonで使用する高階関数（map, filter, reduce）の基本的な使い方について記載する。
高階関数の説明と実装サンプル
高階関数とは
Pythonでは、関数もオブジェクトと同じように捉えるため、関数を引数や戻り値に指定したり、関数に対して別の関数やオブジェクトを代入することができる。
この性質を利用して、関数を引数に持ったり、関数を戻り値で返す関数を高階関数（higher-order function）という。
以下、関数を引数に持つ場合、戻り値に持つ場合、引数と戻り値の両方に持つ場合それぞれの簡単な実装サンプルを記載する。
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関数を引数に持つ高階関数
$ python >>> # 関数 p_func を引数に持つ、高階関数 h_order_func を定義 >>> def h_order_func(p_func): ... p_func() ... >>> # メッセージを出力する関数 print_msg を定義 >>> def print_msg(): ... print('executed print_msg') ... >>> # 高階関数 h_order_func の引数に関数 print_msg を指定して実行 >>> h_order_func(print_msg) executed print_msg >>> -
関数を戻り値に持つ高階関数
$ python >>> # 関数 add_param を戻り値に持つ、高階関数 h_order_func を定義 >>> def h_order_func(x): ... def add_param(y): ... return x + y ... return add_param ... >>> # h_order_func(5)の戻り値である add_param(y) に 10 を指定して実行 >>> h_order_func(5)(10) 15 >>> >>> # ※ h_order_func(5) の 戻り値は、下記の add_param(y) の定義となり、x が 5 に置き換わっている状態となる ... def add_param(y): ... return 5 + y >>> -
関数を引数と戻り値の両方に持つ高階関数
$ python >>> # 関数 func を引数に持ち、戻り値に add_func 持つ、高階関数 h_order_func を定義 >>> def h_order_func(func): ... def add_func(x, y): ... return func(x) + y ... return add_func ... >>> # 5 を加算する関数 add_five を定義 >>> def add_five(x): ... return x + 5 >>> >>> # h_order_func(add_five)の戻り値である add_func(x, y) に 1, 2 を指定して実行 >>> h_order_func(add_five)(1, 2) 8 >>> >>> # ※ h_order_func(add_five) の 戻り値は、下記の add_func(x, y) の定義となり、関数 func(x) が 関数 add_five(x) に置き換えられた状態となる ... def add_func(x, y): ... return x + 5 + y >>>
以降、高階関数 map, filter, reduce を簡単な実装サンプルで解説する。
map（要素別の演算）
map(function, iterable) は、第 \(2\) 引数（iterable）に指定したイテレータ（各要素の反復処理ができるインターフェース）の各要素に対して、第
\(1\)引数（function）を実行した結果をイテレータで返す。
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実装サンプル
$ python >>> # 第1引数の関数を定義（3倍にするだけ） >>> def triple(p): ... return p * 3 ... >>> # 第2引数のlist型を定義 >>> list_a = [1, 2, 3, 4, 5] >>> >>> # mapを実行 >>> result = map(triple, list_a) >>> >>> # map型のイテレータで返ってくる >>> print(result) <map object at 0x7f59b53cc5c0> >>> >>> # list型にキャストし、中身を確認 >>> print(list(result)) [3, 6, 9, 12, 15] >>> -
上記の実装サンプルをラムダ式で記述
$ python >>> result = map(lambda x: x * 3, list_a) >>> print(list(result)) [3, 6, 9, 12, 15] >>> -
上記の実装サンプルのmapを使用せず内包表記で記述
$ python >>> # map(triple, list_a) と同義 >>> result = (triple(p) for p in list_a) >>> print(list(result)) [3, 6, 9, 12, 15] >>>
filter（指定要素の除外）
filter(function, iterable) は、第 \(2\) 引数（iterable）に指定したイテレータの各要素に対して、第 \(1\)
引数（function）の実行結果がTrueとなるイテレータを返す。
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実装サンプル
$ python >>> # 第1引数の関数を定義（正であればTrueを返す） >>> def is_plus(p): ... return p > 0 ... >>> # 第2引数のlist型を定義 >>> list_a = [-2, -1, 0, 1, 2] >>> >>> # filterを実行 >>> result = filter(is_plus, list_a) >>> >>> # filter型のイテレータで返ってくる >>> print(result) <filter object at 0x7f59b53cc668> >>> >>> # list型にキャストし、中身を確認 >>> print(list(result)) [1, 2] >>> -
上記の実装サンプルをラムダ式で記述
$ python >>> result = filter(lambda x: x > 0, list_a) >>> print(list(result)) [1, 2] >>> -
上記の実装サンプルのmapを使用せず内包表記で記述
$ python >>> # filter(is_plus, list_a) と同義 >>> result = (p for p in list_a if is_plus(p)) >>> print(list(result)) [1, 2] >>>
reduce（畳込み演算）
reduce(function, iterable [, initializer]) は、畳み込み演算 と呼ばれ、第 \(2\)
引数（iterable）に指定したイテレータの2つの要素に対して、左から順に第 \(1\) 引数（function）を実行していき、これをイテレータの最終要素まで繰り返し、1つの結果を返す。
そのため、第 \(1\) 引数（function）の引数は、必ず2つ であることが前提となる。
第3引数（initializer）は、初期値を指定することができる。 初期値を指定した場合、最初の演算は、初期値 と第 \(2\) 引数（iterable）の先頭要素で第 \(1\) 引数（function）を実行する。
※ 内包表記 は、畳込み演算 に対応していないため、reduce は、内包表記で表現できない。
- 実装サンプル
$ python >>> # functoolsからインポート >>> from functools import reduce >>> >>> # 第1引数の関数を定義（差を返す） >>> def minus(p1, p2): ... return p1 - p2 ... >>> # 第2引数のlist型を定義 >>> list_a = [-5, -4, -3, -2, -1] >>> >>> # minus と list_a で reduce を実行 >>> print(reduce(minus, list_a)) 5 >>> >>> # 第3引数に -6 を指定 >>> result = reduce(minus, list_a, -6) >>> print(result) 9 >>> - 上記の実装サンプルをラムダ式で記述
$ python >>> result = reduce(lambda x, y: x - y, list_a) >>> print(result) 5 >>>
参考文献
- 金城 俊哉（2018）『現場ですぐに使える! Pythonプログラミング逆引き大全313の極意』株式会社昭和システム