一、map函数概述
Python的map函数是一种高阶函数，它接受一个函数和一个可迭代对象作为输入，并将该函数应用于可迭代对象中的每个元素。它返回一个由函数应用后的结果组成的新的可迭代对象。
前面第一个参数是函数，第二个参数是一个或多个可迭代对象，map函数会将所有可迭代对象的每个元素都传入函数中，返回值会包含各个调用函数的结果。
def square(x):
return x ** 2
numbers = [1, 2, 3, 4]
result = map(square, numbers)
print(list(result))
# 输出结果为 [1, 4, 9, 16]
二、与列表解析以及for循环的对比
在Python中，对于一些简单的迭代运算，我们可以使用map、列表解析以及for循环三种方式完成相同的任务。对于大规模数据，map会比列表解析快些。
# 使用map实现
words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
lengths = map(len, words)
print(list(lengths))
# 输出结果为 [3, 6, 12]
# 使用列表解析实现
lengths = [len(word) for word in words]
print(lengths)
# 输出结果为 [3, 6, 12]
# 使用for循环实现
lengths = []
for word in words:
lengths.append(len(word))
print(lengths)
# 输出结果为 [3, 6, 12]
可以发现，map和列表解析的代码非常简洁，for循环的代码比较冗长。同时，在代码执行时间上，map要比列表解析快，因为map中使用的是C语言的底层循环，而列表解析则是Python的内部实现。
三、map函数的进一步使用
1、复合调用
map函数可以和Python的lambda表达式结合使用，以实现复合调用。通过逐级套用lambda函数，可以从一个参数序列生成另一个序列。
def square(x):
return x ** 2
def double(x):
return x * 2
numbers = [1, 2, 3, 4]
result = map(lambda x: double(square(x)), numbers)
print(list(result))
# 输出结果为 [2, 8, 18, 32]
2、多个可迭代对象的传入
map函数可以传入多个可迭代对象，只需保证每个可迭代对象中元素的个数相等。函数将从每个可迭代对象中取出一个元素组成元组，输入到map的函数中。
from math import pow
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6, 7]
result = map(pow, list1, list2)
print(list(result))
# 输出结果为 [1, 32, 729]
3、map函数与filter函数的对比
Python中的filter函数和map函数类似，但是它筛选出由函数返回值为True的输入元素组成的迭代器。
def is_odd(x):
return x % 2 == 1
numbers = [1, 2, 3, 4]
result = map(is_odd, numbers)
print(list(result))
# 输出结果为 [True, False, True, False]
filtered_result = filter(is_odd, numbers)
print(list(filtered_result))
# 输出结果为 [1, 3]
可以看出，map函数返回的是经过函数处理后的结果，而filter函数返回的是函数返回值为True的元素。
总结
通过本文的介绍，我们深入了解了Python中的map函数，体会到了它作为高阶函数在代码实现上的便捷。同时，我们也看到了一些map函数的高级用法以及与filter函数的对比，这些技巧在开发中也非常有用。
原创文章，作者：XJPHM，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/361741.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 