Go编程模式：Map-Reduce
在本篇文章中，我们学习一下函数式编程的中非常重要的Map、Reduce、Filter的三种操作，这三种操作可以让我们非常方便灵活地进行一些数据处理——我们的程序中大多数情况下都是在到倒腾数据，尤其对于一些需要统计的业务场景，Map/Reduce/Filter是非常通用的玩法。下面先来看几个例子：
本文是全系列中第5 / 10篇：Go编程模式
目录
基本示例
Map示例
下面的程序代码中，我们写了两个Map函数，这两个函数需要两个参数，
- 一个是字符串数组
[]string，说明需要处理的数据一个字符串 - 另一个是一个函数
func(s string) string或func(s string) int
func MapStrToStr(arr []string, fn func(s string) string) []string {
var newArray = []string{}
for _, it := range arr {
newArray = append(newArray, fn(it))
}
return newArray
}
func MapStrToInt(arr []string, fn func(s string) int) []int {
var newArray = []int{}
for _, it := range arr {
newArray = append(newArray, fn(it))
}
return newArray
}
整个Map函数运行逻辑都很相似，函数体都是在遍历第一个参数的数组，然后，调用第二个参数的函数，然后把其值组合成另一个数组返回。
于是我们就可以这样使用这两个函数：
var list = []string{"Hao", "Chen", "MegaEase"}
x := MapStrToStr(list, func(s string) string {
return strings.ToUpper(s)
})
fmt.Printf("%v\n", x)
//["HAO", "CHEN", "MEGAEASE"]
y := MapStrToInt(list, func(s string) int {
return len(s)
})
fmt.Printf("%v\n", y)
//[3, 4, 8]
我们可以看到，我们给第一个 MapStrToStr() 传了函数做的是 转大写，于是出来的数组就成了全大写的，给MapStrToInt() 传的是算其长度，所以出来的数组是每个字符串的长度。
我们再来看一下Reduce和Filter的函数是什么样的。
Reduce 示例
func Reduce(arr []string, fn func(s string) int) int {
sum := 0
for _, it := range arr {
sum += fn(it)
}
return sum
}
var list = []string{"Hao", "Chen", "MegaEase"}
x := Reduce(list, func(s string) int {
return len(s)
})
fmt.Printf("%v\n", x)
// 15
Filter示例
func Filter(arr []int, fn func(n int) bool) []int {
var newArray = []int{}
for _, it := range arr {
if fn(it) {
newArray = append(newArray, it)
}
}
return newArray
}
var intset = []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
out := Filter(intset, func(n int) bool {
return n%2 == 1
})
fmt.Printf("%v\n", out)
out = Filter(intset, func(n int) bool {
return n > 5
})
fmt.Printf("%v\n", out)
下图是一个比喻，其非常形象地说明了Map-Reduce是的业务语义，其在数据处理中非常有用。
业务示例
通过上面的一些示例，你可能有一些明白，Map/Reduce/Filter只是一种控制逻辑，真正的业务逻辑是在传给他们的数据和那个函数来定义的。是的，这是一个很经典的“业务逻辑”和“控制逻辑”分离解耦的编程模式。下面我们来看一个有业务意义的代码，来让大家强化理解一下什么叫“控制逻辑”与业务逻辑分离。
员工信息
首先，我们一个员工对象，以及一些数据
type Employee struct {
Name string
Age int
Vacation int
Salary int
}
var list = []Employee{
{"Hao", 44, 0, 8000},
{"Bob", 34, 10, 5000},
{"Alice", 23, 5, 9000},
{"Jack", 26, 0, 4000},
{"Tom", 48, 9, 7500},
{"Marry", 29, 0, 6000},
{"Mike", 32, 8, 4000},
}
相关的Reduce/Fitler函数
然后，我们有如下的几个函数：
func EmployeeCountIf(list []Employee, fn func(e *Employee) bool) int {
count := 0
for i, _ := range list {
if fn(&list[i]) {
count += 1
}
}
return count
}
func EmployeeFilterIn(list []Employee, fn func(e *Employee) bool) []Employee {
var newList []Employee
for i, _ := range list {
if fn(&list[i]) {
newList = append(newList, list[i])
}
}
return newList
}
func EmployeeSumIf(list []Employee, fn func(e *Employee) int) int {
var sum = 0
for i, _ := range list {
sum += fn(&list[i])
}
return sum
}
简单说明一下：
EmployeeConutIf和EmployeeSumIf分别用于统满足某个条件的个数或总数。它们都是Filter + Reduce的语义。EmployeeFilterIn就是按某种条件过虑。就是Fitler的语义。
各种自定义的统计示例
于是我们就可以有如下的代码。
1）统计有多少员工大于40岁
old := EmployeeCountIf(list, func(e *Employee) bool {
return e.Age > 40
})
fmt.Printf("old people: %d\n", old)
//old people: 2
2）统计有多少员工薪水大于6000
high_pay := EmployeeCountIf(list, func(e *Employee) bool {
return e.Salary >= 6000
})
fmt.Printf("High Salary people: %d\n", high_pay)
//High Salary people: 4
3）列出有没有休假的员工
no_vacation := EmployeeFilterIn(list, func(e *Employee) bool {
return e.Vacation == 0
})
fmt.Printf("People no vacation: %v\n", no_vacation)
//People no vacation: [{Hao 44 0 8000} {Jack 26 0 4000} {Marry 29 0 6000}]
4）统计所有员工的薪资总和
total_pay := EmployeeSumIf(list, func(e *Employee) int {
return e.Salary
})
fmt.Printf("Total Salary: %d\n", total_pay)
//Total Salary: 43500
5）统计30岁以下员工的薪资总和
younger_pay := EmployeeSumIf(list, func(e *Employee) int {
if e.Age < 30 {
return e.Salary
}
return 0
})
泛型Map-Reduce
我们可以看到，上面的Map-Reduce都因为要处理数据的类型不同而需要写出不同版本的Map-Reduce，虽然他们的代码看上去是很类似的。所以，这里就要带出来泛型编程了，Go语言在本文写作的时候还不支持泛型（注：Go开发团队技术负责人Russ Cox在2012年11月21golang-dev上的mail确认了Go泛型(type parameter)将在Go 1.18版本落地，即2022.2月份）。
简单版 Generic Map
所以，目前的Go语言的泛型只能用 interface{} + reflect来完成，interface{} 可以理解为C中的 void*，Java中的 Object ，reflect是Go的反射机制包，用于在运行时检查类型。
下面我们来看一下一个非常简单不作任何类型检查的泛型的Map函数怎么写。
func Map(data interface{}, fn interface{}) []interface{} {
vfn := reflect.ValueOf(fn)
vdata := reflect.ValueOf(data)
result := make([]interface{}, vdata.Len())
for i := 0; i < vdata.Len(); i++ {
result[i] = vfn.Call([]reflect.Value{vdata.Index(i)})[0].Interface()
}
return result
}
上面的代码中，
- 通过
reflect.ValueOf()来获得interface{}的值，其中一个是数据vdata，另一个是函数vfn， - 然后通过
vfn.Call()方法来调用函数，通过[]refelct.Value{vdata.Index(i)}来获得数据。
Go语言中的反射的语法还是有点令人费解的，但是简单看一下手册还是能够读懂的。我这篇文章不讲反射，所以相关的基础知识还请大家自行Google相关的教程。
于是，我们就可以有下面的代码——不同类型的数据可以使用相同逻辑的Map()代码。
square := func(x int) int {
return x * x
}
nums := []int{1, 2, 3, 4}
squared_arr := Map(nums,square)
fmt.Println(squared_arr)
//[1 4 9 16]
upcase := func(s string) string {
return strings.ToUpper(s)
}
strs := []string{"Hao", "Chen", "MegaEase"}
upstrs := Map(strs, upcase);
fmt.Println(upstrs)
//[HAO CHEN MEGAEASE]
但是因为反射是运行时的事，所以，如果类型什么出问题的话，就会有运行时的错误。比如：
x := Map(5, 5) fmt.Println(x)
上面的代码可以很轻松的编译通过，但是在运行时就出问题了，还是panic错误……
panic: reflect: call of reflect.Value.Len on int Value
goroutine 1 [running]:
reflect.Value.Len(0x10b5240, 0x10eeb58, 0x82, 0x10716bc)
/usr/local/Cellar/go/1.15.3/libexec/src/reflect/value.go:1162 +0x185
main.Map(0x10b5240, 0x10eeb58, 0x10b5240, 0x10eeb60, 0x1, 0x14, 0x0)
/Users/chenhao/.../map.go:12 +0x16b
main.main()
/Users/chenhao/.../map.go:42 +0x465
exit status 2
健壮版的Generic Map
所以，如果要写一个健壮的程序，对于这种用interface{} 的“过度泛型”，就需要我们自己来做类型检查。下面是一个有类型检查的Map代码：
func Transform(slice, function interface{}) interface{} {
return transform(slice, function, false)
}
func TransformInPlace(slice, function interface{}) interface{} {
return transform(slice, function, true)
}
func transform(slice, function interface{}, inPlace bool) interface{} {
//check the slice type is Slice
sliceInType := reflect.ValueOf(slice)
if sliceInType.Kind() != reflect.Slice {
panic("transform: not slice")
}
//check the function signature
fn := reflect.ValueOf(function)
elemType := sliceInType.Type().Elem()
if !verifyFuncSignature(fn, elemType, nil) {
panic("trasform: function must be of type func(" + sliceInType.Type().Elem().String() + ") outputElemType")
}
sliceOutType := sliceInType
if !inPlace {
sliceOutType = reflect.MakeSlice(reflect.SliceOf(fn.Type().Out(0)), sliceInType.Len(), sliceInType.Len())
}
for i := 0; i < sliceInType.Len(); i++ {
sliceOutType.Index(i).Set(fn.Call([]reflect.Value{sliceInType.Index(i)})[0])
}
return sliceOutType.Interface()
}
func verifyFuncSignature(fn reflect.Value, types ...reflect.Type) bool {
//Check it is a funciton
if fn.Kind() != reflect.Func {
return false
}
// NumIn() - returns a function type's input parameter count.
// NumOut() - returns a function type's output parameter count.
if (fn.Type().NumIn() != len(types)-1) || (fn.Type().NumOut() != 1) {
return false
}
// In() - returns the type of a function type's i'th input parameter.
for i := 0; i < len(types)-1; i++ {
if fn.Type().In(i) != types[i] {
return false
}
}
// Out() - returns the type of a function type's i'th output parameter.
outType := types[len(types)-1]
if outType != nil && fn.Type().Out(0) != outType {
return false
}
return true
}
上面的代码一下子就复杂起来了，可见，复杂的代码都是在处理异常的地方。我不打算Walk through 所有的代码，别看代码多，但是还是可以读懂的，下面列几个代码中的要点：
- 代码中没有使用Map函数，因为和数据结构和关键有含义冲突的问题，所以使用
Transform，这个来源于 C++ STL库中的命名。 - 有两个版本的函数，一个是返回一个全新的数组 –
Transform()，一个是“就地完成” –TransformInPlace() - 在主函数中，用
Kind()方法检查了数据类型是不是 Slice，函数类型是不是Func - 检查函数的参数和返回类型是通过
verifyFuncSignature()来完成的，其中：NumIn()– 用来检查函数的“入参”-
NumOut()用来检查函数的“返回值”
- 如果需要新生成一个Slice，会使用
reflect.MakeSlice()来完成。
好了，有了上面的这段代码，我们的代码就很可以很开心的使用了：
可以用于字符串数组
list := []string{"1", "2", "3", "4", "5", "6"}
result := Transform(list, func(a string) string{
return a +a +a
})
//{"111","222","333","444","555","666"}
可以用于整形数组
list := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
TransformInPlace(list, func (a int) int {
return a*3
})
//{3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27}
可以用于结构体
var list = []Employee{
{"Hao", 44, 0, 8000},
{"Bob", 34, 10, 5000},
{"Alice", 23, 5, 9000},
{"Jack", 26, 0, 4000},
{"Tom", 48, 9, 7500},
}
result := TransformInPlace(list, func(e Employee) Employee {
e.Salary += 1000
e.Age += 1
return e
})
健壮版的 Generic Reduce
同样，泛型版的 Reduce 代码如下：
func Reduce(slice, pairFunc, zero interface{}) interface{} {
sliceInType := reflect.ValueOf(slice)
if sliceInType.Kind() != reflect.Slice {
panic("reduce: wrong type, not slice")
}
len := sliceInType.Len()
if len == 0 {
return zero
} else if len == 1 {
return sliceInType.Index(0)
}
elemType := sliceInType.Type().Elem()
fn := reflect.ValueOf(pairFunc)
if !verifyFuncSignature(fn, elemType, elemType, elemType) {
t := elemType.String()
panic("reduce: function must be of type func(" + t + ", " + t + ") " + t)
}
var ins [2]reflect.Value
ins[0] = sliceInType.Index(0)
ins[1] = sliceInType.Index(1)
out := fn.Call(ins[:])[0]
for i := 2; i < len; i++ {
ins[0] = out
ins[1] = sliceInType.Index(i)
out = fn.Call(ins[:])[0]
}
return out.Interface()
}
健壮版的 Generic Filter
同样，泛型版的 Filter 代码如下（同样分是否“就地计算”的两个版本）：
func Filter(slice, function interface{}) interface{} {
result, _ := filter(slice, function, false)
return result
}
func FilterInPlace(slicePtr, function interface{}) {
in := reflect.ValueOf(slicePtr)
if in.Kind() != reflect.Ptr {
panic("FilterInPlace: wrong type, " +
"not a pointer to slice")
}
_, n := filter(in.Elem().Interface(), function, true)
in.Elem().SetLen(n)
}
var boolType = reflect.ValueOf(true).Type()
func filter(slice, function interface{}, inPlace bool) (interface{}, int) {
sliceInType := reflect.ValueOf(slice)
if sliceInType.Kind() != reflect.Slice {
panic("filter: wrong type, not a slice")
}
fn := reflect.ValueOf(function)
elemType := sliceInType.Type().Elem()
if !verifyFuncSignature(fn, elemType, boolType) {
panic("filter: function must be of type func(" + elemType.String() + ") bool")
}
var which []int
for i := 0; i < sliceInType.Len(); i++ {
if fn.Call([]reflect.Value{sliceInType.Index(i)})[0].Bool() {
which = append(which, i)
}
}
out := sliceInType
if !inPlace {
out = reflect.MakeSlice(sliceInType.Type(), len(which), len(which))
}
for i := range which {
out.Index(i).Set(sliceInType.Index(which[i]))
}
return out.Interface(), len(which)
}
后记
还有几个未尽事宜：
1）使用反射来做这些东西，会有一个问题，那就是代码的性能会很差。所以，上面的代码不能用于你需要高性能的地方。怎么解决这个问题，我们会在本系列文章的下一篇文章中讨论。
2）上面的代码大量的参考了 Rob Pike的版本，他的代码在 https://github.com/robpike/filter
3）其实，在全世界范围内，有大量的程序员都在问Go语言官方什么时候在标准库中支持 Map/Reduce，Rob Pike说，这种东西难写吗？还要我们官方来帮你们写么？这种代码我多少年前就写过了，但是，我从来一次都没有用过，我还是喜欢用“For循环”，我觉得你最好也跟我一起用 “For循环”。
我个人觉得，Map/Reduce在数据处理的时候还是很有用的，Rob Pike可能平时也不怎么写“业务逻辑”的代码，所以，对他来说可能也不太了解业务的变化有多么的频繁……
当然，好还是不好，由你来判断，但多学一些编程模式是对自己的帮助也是很有帮助的。
（全文完）
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《Go编程模式：Map-Reduce》的相关评论
Map/Reduce/Filter是非有通用的玩法
非有–>非常
谢谢，已更正
这种东西难写吗？不难写的哦，除非是在不支持泛型的 Go 语言中 🤣
for 循环相比之下，一个问题是，思考的方式低了一个层级。另一方面，for 循环能做更多奇奇怪怪的事情，所以语义可以很复杂。
而 map / filter / reduce 是相当好理解的：先变换，再过滤，最后总结。不管你每一步的操作多么复杂，其复杂性都被分离开了，而不会纠缠在一起，让人迷失方向。
codes in golang:
bra bra bra(1000 lines)
same logic writtern in Elixir:
input
|> map
|> filter
|> reduce
Emmmmmmmmmmmmmm
好多 slices 没有 preallocate，参考：/articles/21128.html#%E6%80%A7%E8%83%BD%E6%8F%90%E7%A4%BA 第 3 点。
大佬是如何预测 10 年后的事情的？
对他来说可能也不太了解业务的变伦有多么的频繁……
变伦=>变换？
了解业务的变伦有多么的频繁
=>
了解业务的变化有多么的频繁
为什么叫 map filter reduce ?
健壮版的 Generic Reduce，传进去的pairFunc函数签名只能是这样的吧：
func(e1 Employee, e2 Employee) Employee {
…
}
Reduce的话，是不是调整一下，第一个参数是统计结果Out，第二个是Employee，返回统计结果Out，比较好。
第一次听说
额，谁能帮忙解释一下，为何FilterInPlace一定要传入slicePtr呢？我试了一下直接传入slice然后再取ptr就是报错了。。。
//由于go只作传值处理 // 由于slice是传值，所以无法直接修改slice func SFilterInPlace1(slice, function interface{}) { op := make([]int, 0) op = slice.([]int) _, n := filter(op, function, true) in2:=reflect.ValueOf(&op) in2.Elem().SetLen(n) fmt.Println(in2) }顶起，支持支撑
第一次上这个博客看。
1
的出处有吗，找了半天没找到
else if len == 1 {
return sliceInType.Index(0)
}
reduce 中的这个判断是为什么呢