你好，我是陈皓，网名左耳朵耗子。

这节课，我们来学习一下函数式编程中非常重要的Map、Reduce、Filter这三种操作。这三种操作可以让我们轻松灵活地进行一些数据处理，毕竟，我们的程序大多数情况下都在倒腾数据。尤其是对于一些需要统计的业务场景来说，Map、Reduce、Filter是非常通用的玩法。

话不多说，我们先来看几个例子。

基本示例

Map示例

在下面的程序代码中，我写了两个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是一个字符串；
• 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函数的运行逻辑都很相似，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，把它的值组合成另一个数组返回。

因此，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]

可以看到，我们给第一个 MapStrToStr() 传了功能为“转大写”的函数，于是出来的数组就成了全大写的，给MapStrToInt() 传的是计算长度，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)

为了方便你理解呢，我给你展示一张图，它形象地说明了Map-Reduce的业务语义，在数据处理中非常有用。

业务示例

通过刚刚的一些示例，你现在应该有点明白了，Map、Reduce、Filter只是一种控制逻辑，真正的业务逻辑是以传给它们的数据和函数来定义的。

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。

接下来，我们来看一个有业务意义的代码，来进一步帮助你理解什么叫“控制逻辑”与“业务逻辑”分离。

员工信息

首先，我们有一个员工对象和一些数据：

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，我们有下面的几个函数：

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 分别用于统计满足某个条件的个数或总数。它们都是Filter + Reduce的语义。
• EmployeeFilterIn 就是按某种条件过滤，就是Fitler的语义。

各种自定义的统计示例

于是，我们就可以有接下来的代码了。

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.统计有多少员工的薪水大于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

刚刚的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，虽然它们的代码看上去是很类似的。所以，这里就要提到泛型编程了。

简单版 Generic Map

我在写这节课的时候，Go语言还不支持泛型（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泛型将在Go 1.18版本落地，时间是2022年2月）。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，作用是在运行时检查类型。

下面，我们来看一下，一个非常简单的、不做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
}

我来简单解释下这段代码。

• 首先，我们通过 reflect.ValueOf() 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() 方法调用函数，通过 []refelct.Value{vdata.Index(i)}获得数据。

Go语言中的反射的语法有点令人费解，不过，简单看一下手册，还是能够读懂的。反射不是这节课的重点，我就不讲了。如果你还不太懂这些基础知识，课下可以学习下相关的教程。

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，如果类型出问题的话，就会有运行时的错误。比如：

x := Map(5, 5)
fmt.Println(x)

代码可以很轻松地编译通过，但是在运行时却出问题了，而且还是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。来看一个有类型检查的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
}

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，还是可以读懂的。

我来列一下代码中的几个要点。

1. 代码中没有使用Map函数，因为和数据结构有含义冲突的问题，所以使用Transform，这个来源于 C++ STL库中的命名。
2. 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()。
3. 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。
4. 检查函数的参数和返回类型是通过 verifyFuncSignature() 来完成的：NumIn()用来检查函数的“入参”；NumOut() ：用来检查函数的“返回值”。
5. 如果需要新生成一个Slice，会使用 reflect.MakeSlice() 来完成。

好了，有了这段代码，我们的代码就很可以很开心地使用了：

1.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"}

2.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}

3.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

最后，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，上面的代码不能用在需要高性能的地方。怎么解决这个问题，我会在下节课给你介绍下。
2. 这节课中的代码大量地参考了 Rob Pike的版本，你可以点击这个链接查看： 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吗？这种代码我多少年前就写过了，但是，我一次都没有用过，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，他可能也不太了解业务的变化有多么频繁……

当然，好还是不好，由你来判断，但多学一些编程模式，一定是对自己很有帮助的。

好了，这节课就到这里。如果你觉得今天的内容对你有所帮助，欢迎你帮我分享给更多人。