Bài 35: Kiểu dữ liệu Function trong Python - Functional tools

1|8

KHÓA PYTHON CƠ BẢN
HOWKTEAM.COM

Bài 35: KIỂU DỮ LIỆU
FUNCTION TRONG
PYTHON FUNCTIONAL TOOLS
Xem bài học trên website để ủng hộ Kteam: Kiểu dữ liệu Function trong Python
- Functional tools
Mọi vấn đề về lỗi website làm ảnh hưởng đến bạn hoặc thắc mắc, mong muốn khóa
học mới, nhằm hỗ trợ cải thiện Website. Các bạn vui lòng phản hồi đến Fanpage
How Kteam nhé!

Dẫn nhập
Trong bài trước, Kteam đã giới thiệu đến bạn KIỂU DỮ LIỆU
FUNCTION
– LAMBDA trong Python.
Và ở bài này Kteam sẽ lại tìm hiểu với các KIỂU DỮ LIỆU
FUNCTION
– FUNCTIONAL TOOLS trong Python.

Nội dung
Để đọc hiểu bài này tốt nhất bạn cần:
 Cài đặt sẵn MÔI TRƯỜNG PHÁT TRIỂN CỦA PYTHON.
 Xem qua bài CÁCH CHẠY CHƯƠNG TRÌNH PYTHON.

Copyright ©
Howkteam.com

2|8

KHÓA PYTHON CƠ BẢN
HOWKTEAM.COM

 Nắm CÁCH GHI CHÚ và BIẾN TRONG PYTHON.
 CÁC KIỂU DỮ LIỆU ĐƯỢC GIỚI THIỆU TRONG PYTHON
 CÂU ĐIỀU KIỆN IF TRONG PYTHON
Bạn và Kteam sẽ cùng tìm hiểu những nội dung sau đây
 Hàm map
 Hàm filter
 Hàm reduce

Hàm map
Chúng ta thường hay phải xử lí các phần tử của một list hoặc một
container nào đó bằng một phương thức.
Giả sử ta phải cập nhật một list bằng cách tăng mỗi giá trị trong
list đó lên 1 đơn vị
>
kteam = [1, 2, 3, 4]
>
kteam_updated = []
>
for value in kteam:
... kteam_updated.append(value + 1)
...
>
kteam_updat
ed [2, 3, 4, 5]

Chúng ta sẽ ngó sơ qua cú pháp của hàm map trước khi xem hàm
map xử lí công việc bên trên. Đầu tiên là cái cơ bản nhất
map(func, iterable)
Hàm map này sẽ trả về một map object (một dạng generator).
Vậy hàm map hoạt động như thế nào? Nôm na là hàm map lấy từng
phần tử của iterable sau đó dùng gọi hàm func với argument là giá
trị mới lấy ra từ iterable, kết quả trả về của hàm func sẽ được
yield.
Nôm na hàm map nó sẽ trông như thế này:
Copyright ©
Howkteam.com

3|8

KHÓA PYTHON CƠ BẢN
HOWKTEAM.COM

>
def mymap(func, iterable):
... for x in iterable:
...
yield func(x)

Chúng ta đến với ví dụ để hiểu hơn
>
...
>
>

def inc(x): return x + 1

kteam = [1, 2, 3, 4]
list(map(inc, kteam)) # dùng constructor list để ta dễ quan sát dữ
liệu
[2, 3, 4, 5]

Bạn còn nhớ lambda chứ? (Nếu không có thể tham khảo bài HÀM
NẶC DANH LAMBDA)
>
kteam = [1, 2, 3, 4]
>
list(map(lambda x: x + 1,
kteam)) [2, 3, 4, 5]

Đôi lúc, việc sử dụng hàm map còn nhanh hơn cả list
comprehension
>
inc = lambda x: x + 1
>
kteam = [1, 2, 3, 4]
>
>
[inc(x) for x in
kteam [2, 3, 4, 5]
>
list(map(inc,
kteam)) [2, 3, 4, 5]

Lưu ý: Ở list comprehension trên, nếu bạn thay ngoặc
vuông ( [ ) bằng ngoặc tròn ( ( ) thì thời gian của ngoặc tròn
có thể tương đương với hàm map và tiết kiệm dữ liệu hơn list
comprehension vì nó cũng tạo ra một generator expression.
Ta mở rộng hàm map ra nhé. Vì đầy đủ cú pháp hàm map là
map(func, *iterable)

Copyright ©
Howkteam.com

4|8

KHÓA PYTHON CƠ BẢN
HOWKTEAM.COM

Bạn đọc lưu ý, khi bạn pass vào nhiều container để biến hàm map
gọm lại bằng cách packing argument thì các container phải cùng
số lượng giá trị (cùng giá trị hàm len). Vì khi có nhiều container pass
vào, thì hàm map sẽ cùng một lúc lấy lượt các giá trị của các
container.
Bạn đọc sẽ hiểu kĩ khi xem ví dụ sau đây
>
>
>
>
>
>
>
[6,

func = lambda x, y: x + y
kteam_1 = [1, 2, 3, 4]
kteam_2 = [5, 6, 7, 8]
kteam = map(func, kteam_1, kteam_2)
list(kteam)
8, 10, 12]

Như bạn thấy, hàm map sẽ lấy từng giá trị một của cả hai list rồi
gửi nó vào hàm. À, bạn cũng phải lưu ý là bạn pass vào n
container thì bạn cũng phải thiết kế cái hàm nào có thể nhận n
argument luôn nhé.
>
pow(2, 3) # 2^3
8
>
pow(3, 4) # 3^4
81
>
list(map(pow, [1, 2, 3], [2, 2, 2,])) # 1^2,
2^2, 3^2 [1, 4, 9]

Hàm filter
Filter có nghĩa là bộ phận lọc. Nghe qua, chắc bạn cũng ít nhiều
biết được nó sẽ làm gì rồi.
Cú pháp hàm này như sau:
filter(function or None, iterable)

Copyright ©
Howkteam.com

5|8

KHÓA PYTHON CƠ BẢN
HOWKTEAM.COM

Cũng như hàm map, hàm filter sẽ trả về một filter object
(một dạng generator object)
Lưu ý: không như hàm map, iterable ở đây chỉ là 1
container, không hề có packing argument.
Hàm filter lấy từng giá trị trong iterable, sau đó gửi vào hàm, nếu
như giá trị hàm trả ra là một giá trị mà khi chuyển sang kiểu dữ
liệu boolean là True thì sẽ yield giá trị đó, nếu không thì bỏ qua.
Trường hợp bạn không gửi hàm vào mà là None, hàm filter lấy
từng giá trị trong iterable, nếu giá trị đó chuyển sang giá trị
boolean là True thì yield, nếu không thì bỏ qua.
Chúng ta đến với ví dụ để hiểu thêm. Đầu tiên sẽ làm có function
bằng một ví dụ lọc lấy các số dương (lớn hơn 0)
>
>
>
>
[1,

func = lambda x: x > 0
kteam = [1, -3, 5, 0, 2, 6, -4, -9]
list(filter(func, kteam))
5, 2, 6]

Hàm func nhận vào 1 giá trị, nếu giá trị đó lớn hơn 0 thì trả về
True, còn không thì là False nhờ toán tử so sánh. Vậy nên, các
giá trị gửi vào mà nhận giá trị False là không được yield.
Nếu bạn nào còn mông lung thì bạn hãy xem qua list
comprehension tương đương với hàm filter trên
>
kteam = [1, -3, 5, 0, 2, 6, -4, -9]
>
[x for x in kteam if x > 0]
[1, 5, 2, 6]

Tiếp đến là một ví dụ khác khi ta gửi None thay vì một function
>
kteam = [0, None, 1, 'Kteam', '', 'Free Education', 69, False]
>
list(filter(None, kteam))
[1, 'Kteam', 'Free Education', 69]

Copyright ©
Howkteam.com

6|8

KHÓA PYTHON CƠ BẢN
HOWKTEAM.COM

Hàm reduce
Bất cứ giá trị nào khi chuyển qua giá trị boolean mà False thì sẽ
không được yield. Đơn giản phải không nào? :D
Lưu ý: Với những bạn dùng Python 2.X, hàm reduce là hàm
có sẵn, bạn chỉ việc dùng, còn với Python 3.X, nó đã được
đưa vào trong thư viện functools. Vì thế nếu bạn muốn sử
dụng nó, đừng quên import nhé.

from functools import reduce
Ở các ví dụ tiếp theo, thì sẽ không có dòng này vì lặp lại nên bạn
đọc coi như chúng ta đã có dòng lệnh này ở đầu chương trình tức có
nghĩa là chúng ta đã import hàm reduce từ thư viện functools rồi.
Hàm này kha khá phức tạp này, các bạn không cần nóng vội để
hiểu nó. Ta hãy đến với cú pháp của nó.
reduce(function, sequence[, initial])

Lưu ý: Hàm reduce không giống như hai hàm trước là
trả về một generator expression mà là một giá trị.
Để đơn giản nhất, chúng ta hãy tạm chưa xét tới parameter initial.
Đầu tiên, hàm reduce sẽ lần lượt lấy hai giá trị đầu tiên của
sequence (index 0, index 1) và đưa vào hàm function

Copyright ©
Howkteam.com

7|8

KHÓA PYTHON CƠ BẢN
HOWKTEAM.COM

Lưu ý: đưa theo thứ tự (index 0, index 1)
Hàm function này sẽ trả ra một giá trị (ta kí hiệu là A). Sau đó
lấy tiếp giá trị thứ ba của sequence (index 2), rồi gửi vào
function cũng theo thứ tự (A, index 2), rồi lại lặp lại như thế
cho tới khi hết sequence.

Hãy đến với các ví dụ để hiểu hơn
Ví dụ dùng reduce để tính tổng các số trong list
>
>
>
15

kteam_add = lambda x, y: x + y
kteam = [1, 2, 3, 4, 5]
reduce(kteam_add, kteam) # ((((1+2)+3)+4)+5)

Ví dụ dùng reduce để tính tích các số trong list
>
>
>
24

kteam_multi = lambda x, y: x * y
kteam = [1, 2, 3, 4]
reduce(kteam_multi, kteam) # ((((1*2)*3)*4)

Nào, giờ chúng ta tới bước khi có argument cho parameter
initial. Khi nãy, khi chưa có initial, hàm reduce lấy hai giá trị để
quăng vào function đầu tiên. Nhưng khi bạn đưa argument vào cho
parameter initial thì hàm reduce sẽ lấy giá trị initial và giá trị đầu
tiên của sequence (index 0) đưa vào function và tiếp tục trả ra
một giá trị, rồi giá trị đó lại tiếp tục với giá trị thứ hai của
sequence (index 1).
Ví dụ để hiểu thêm
>
>
>
>
>
20
>
240

kteam = [1, 2, 3, 4]
kteam_add = lambda x, y: x + y
kteam_multi = lambda x, y: x * y
reduce(kteam_add, kteam, 10)
reduce(kteam_multi, kteam, 10)

Copyright ©
Howkteam.com

8|8

KHÓA PYTHON CƠ BẢN
HOWKTEAM.COM

Kết luận
Qua bài viết này, Bạn đã biết về hàm nặc danh lambda.
Ở bài tiếp theo, Kteam sẽ nói đến KỸ THUẬT ĐỆ QUY.
Cảm ơn bạn đã theo dõi bài viết. Hãy để lại bình luận hoặc góp ý
của mình để phát triển bài viết tốt hơn. Đừng quyên “Luyện tập –
Thử thách – Không ngại khó”.

Copyright ©
Howkteam.com