python map将两个列表整合到一起
时间: 2023-07-31 10:09:29 浏览: 53
可以使用 `map` 和 `zip` 函数将两个列表整合到一起。具体实现如下:
```python
list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']
result = list(map(lambda x, y: (x, y), list1, list2))
print(result)
```
输出结果为:
```
[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
```
在这个例子中,`lambda` 函数将两个列表的元素作为参数,返回一个元组,然后 `map` 函数将这些元组整合到一起,并返回一个迭代器。最后,我们将迭代器转换成列表并打印结果。
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```python
#!/usr/bin/env python
import sys
# 从标准输入中读取两个文件的路径
file1 = sys.stdin.readline().strip()
file2 = sys.stdin.readline().strip()
# 读取文件内容并合并输出
with open(file1) as f1, open(file2) as f2:
for line in f1:
sys.stdout.write(line)
for line in f2:
sys.stdout.write(line)
```
3. 使用Hadoop Streaming工具来运行Python程序。例如,以下命令将上面的Python程序作为Map任务执行,将两个文件作为输入,并将输出保存到HDFS文件系统中的output目录中:
```
hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-input /path/to/file1,/path/to/file2 \
-output /path/to/output \
-mapper "python merge_files.py" \
-file merge_files.py
```
其中,`/path/to/file1`和`/path/to/file2`是要合并的两个文件在HDFS中的路径,`/path/to/output`是输出目录的路径,`merge_files.py`是上述Python程序的文件名。运行以上命令后,Hadoop会将两个文件的内容合并输出到`/path/to/output`目录中。
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points1.txt:
```
1,2
3,4
5,6
```
points2.txt:
```
7,8
9,10
11,12
```
你可以使用 Python 的文件操作和列表操作来读取这些文本文件并将它们合并为一个列表。以下是一个示例代码:
```python
# 读取第一个文本文件中的点列表
with open("points1.txt", "r") as file1:
points1 = [tuple(map(int, line.strip().split(","))) for line in file1]
# 读取第二个文本文件中的点列表
with open("points2.txt", "r") as file2:
points2 = [tuple(map(int, line.strip().split(","))) for line in file2]
# 合并两个列表
points = points1 + points2
# 打印合并后的点列表
print(points)
```
上述代码中,我们首先使用 `with` 语句打开第一个文本文件并读取其中的点列表,然后使用列表解析式将每个点转换为元组类型。接着,我们使用同样的方法读取第二个文本文件中的点列表。最后,我们使用 `+` 运算符将两个点列表合并为一个,得到 `points` 列表。最后,我们打印这个合并后的点列表。