如何高效创建MapReduce环境下的mapreduce字典？

创建一个MapReduce风格的字典
定义一个简单的Map函数，用于生成键值对
def map_function(key, value):
    # 这里以一个简单的例子，将每个单词映射到一个计数为1的字典中
    return {value: 1}
定义一个Reduce函数，用于合并Map输出的结果
def reduce_function(key, values):
    # 将所有的值相加
    return {key: sum(values)}
示例数据
data = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "banana"]
创建一个空字典，用于存储最终的结果
result = {}
执行Map操作
for item in data:
    # 对每个元素执行Map函数
    for k, v in map_function(item, item).items():
        # 如果键已存在，则添加到对应的值列表中
        if k in result:
            result[k].append(v)
        # 如果键不存在，则创建一个新的值列表
        else:
            result[k] = [v]
执行Reduce操作
for key, values in result.items():
    # 对每个键执行Reduce函数
    result[key] = reduce_function(key, values)
输出最终结果
print(result)

代码定义了一个简单的MapReduce过程，用于创建一个字典，Map函数将输入数据转换为键值对，Reduce函数将Map函数的结果进行合并，在这个例子中，我们将每个单词映射到一个计数为1的字典中，然后对所有相同的键进行计数求和。

输出结果将是一个字典，其中包含每个单词及其出现的次数，对于给定的数据["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "banana"]，输出将是：

{'apple': 2, 'banana': 3, 'orange': 1}