Skip to main content
 首页 » 编程设计

python之在 Spark 和 Python 中编写 flatMap 函数

2024年12月31日27dyllove98

我正在尝试以列表理解的方式在 python 中编写 flatMap 函数!

simpleRDD = sc.parallelize([2,3,4]) 
print(simpleRDD.map(lambda x:range(1, x)).collect()) 

输出是这样的:

[[1], [1, 2], [1, 2, 3]] 

我已经编写了这样的 Map 函数并且它可以工作,这是正确的方法吗?

def myRange(x): 
    return [x for x in range(1,x)] 
 
def myMap(func, myList): 
    return [func(i) for i in myList] 
 
print(myMap(myRange, [2, 3, 4])) 

但如果我想编写 flatMap 并实现以下代码在 spark 中生成的内容,它就无法工作。

print(simpleRDD.flatMap(lambda x:range(1, x)).collect()) 

输出是:

[1, 1, 2, 1, 2, 3] 

这是我的尝试,但没有用。

def myRange(x): 
    return [x for x in range(1,x)] 
 
def myFlatMap(func, myList): 
    return [*(func(i) for i in myList)] 
 
print(myFlatMap(myRange , [2, 3, 4])) 

请您参考如下方法:

编写 flatMap 的列表理解方式是使用嵌套 for 循环:

[j for i in myList for j in func(i)] 
#      ^outer loop     ^inner loop 

其中第一个循环是外层循环遍历myList,第二个循环是内层循环通过func遍历生成的列表/迭代器并放入结果列表中的每个元素都被展平了。

def myFlatMap(func, myList): 
    return [j for i in myList for j in func(i)] 
 
myFlatMap(myRange, [2,3,4]) 
# [1, 1, 2, 1, 2, 3]