先重溫一下迭代(Iteration)、迭代器對象(iterable)、迭代器(iterator )的概念：

Iteration是計(jì)算機(jī)科學(xué)的通用術(shù)語，它是指對一組元素執(zhí)行一項(xiàng)操作，一次執(zhí)行一個(gè)元素。一個(gè)很好的例子是循環(huán) - 它適用于每個(gè)單獨(dú)的項(xiàng)目，直到整個(gè)項(xiàng)目集運(yùn)行完畢為止。

Iterable是可以遍歷的對象(譯者注：在Python中所有東西都是object, 比如說變量，容器，類)，iterable是可以產(chǎn)生iterator的object。

iterator是表示數(shù)據(jù)流的對象，它一次返回一個(gè)元素的數(shù)據(jù)。它還會(huì)記住其在迭代過程中的位置。本質(zhì)上，它控制應(yīng)如何迭代可迭代對象。

map()的用法

map()函數(shù)以迭代的方式將提供的功能應(yīng)用于每個(gè)項(xiàng)目，結(jié)果是作為迭代器的map對象。語法：

map(func, *iterables)

如果沒有map()，我們將不得不編寫復(fù)雜的代碼以在多個(gè)項(xiàng)目上“循環(huán)”給定的函數(shù)。以一個(gè)整潔的小實(shí)驗(yàn)為例：我們有一個(gè)10個(gè)單詞的列表。

test_list = ["effort", "circle", "yearly", "woolen", "accept", "lurker",

"island", "faucet", "glossy", "evader"]

我們懷疑其中一些可能是abcderian(按字母順序出現(xiàn)的)。我們編寫一個(gè)函數(shù)is_abecedarian來檢查給定的單詞是否為abcderian：

def is_abecedarian(input_word):

index = 0

for letter in input_word[0:-1]:

if ord(input_word[index]) > ord(input_word[index + 1]):

return False

else:

index += 1

return True

現(xiàn)在，我們想將函數(shù)應(yīng)用于單詞列表，并創(chuàng)建一個(gè)將包含True和False值的新列表，以表明某些單詞是否確實(shí)是abcderian。

下面方法涉及初始化一個(gè)新列表，然后使用for循環(huán)遍歷列表元素：

value_list = []

for item in test_list:

value = is_abecedarian(item)

value_list.append(value)

輸出：

[True, False, False, False, True, False, False, False, True, False]

如果用map()，我們可以將上面的代碼簡化為一個(gè)簡潔的小代碼：

map(is_abecedarian, test_list)

請注意map()不會(huì)返回列表，而是返回一個(gè)map對象。

譯者注：map()函數(shù)在python2中返回的是列表。

你可能很好奇哪個(gè)詞實(shí)際上是abcderian的字母-讓我們編寫這個(gè)問題的答案：

for item in test_list:

if is_abecedarian(item):

print(f"The word '{item}' is abecedarian. :)")

else:

print(f"The word '{item}' is not abecedarian. (")

輸出：

The word 'effort' is abecedarian. :)

The word 'circle' is not abecedarian.

The word 'yearly' is not abecedarian.

The word 'woolen' is not abecedarian.

The word 'accept' is abecedarian. :)

The word 'lurker' is not abecedarian.

The word 'island' is not abecedarian.

The word 'faucet' is not abecedarian.

The word 'glossy' is abecedarian. :)

The word 'evader' is not abecedarian.

我們還可以用可視化的方式形象地解釋，以幫助您更好地理解它：

這張圖也有助于定義 map 和mapping-我們可以使用Allen B. Downey在他的《Think Python》書中提供的定義：

映射操作(map)：一種遍歷一個(gè)序列并對每個(gè)元素執(zhí)行操作的處理模式。

映射(mapping)：一個(gè)集合中的每個(gè)元素對應(yīng)另一個(gè)集合中的一個(gè)元素的關(guān)系

將map()轉(zhuǎn)換為列表，元組和集合

由于map()不返回列表/元組/集合，因此我們需要采取額外的步驟來轉(zhuǎn)換生成的map對象：

def capitalize_word(input_word):

return input_word.capitalize()

map_object = map(capitalize_word, ['strength', 'agility', 'intelligence'])

test_list = list(map_object)

print(test_list)

map_object = map(capitalize_word, ['health', 'mana', 'gold'])

test_set = set(map_object)

print(test_set)

map_object = map(capitalize_word, ['armor', 'weapon', 'spell'])

test_tuple = tuple(map_object)

print(test_tuple)

輸出：

['Strength', 'Agility', 'Intelligence']

{'Mana', 'Health', 'Gold'}

('Armor', 'Weapon', 'Spell')

將map()與Lambda表達(dá)式結(jié)合

Lambda表達(dá)式是對我們的工具庫的一個(gè)很好的補(bǔ)充：將Lambda表達(dá)式與map()代碼相結(jié)合可使您的Python程序更小，更精確。

Lambda表達(dá)式可以創(chuàng)建匿名函數(shù)，即未約定特定標(biāo)識(shí)符的函數(shù)。相反，通過def關(guān)鍵字創(chuàng)建函數(shù)會(huì)將函數(shù)綁定到其唯一標(biāo)識(shí)符(例如def my_function創(chuàng)建標(biāo)識(shí)符my_function)。

但是，lambda表達(dá)式也有一系列限制：它們每個(gè)只能做一件事情，只能在一個(gè)地方使用，通常與其他功能結(jié)合使用。我們看看lambda表達(dá)式如何map()同時(shí)使用：

cities = ["caracas", "bern", "oslo", "ottawa", "bangkok"]

def capitalize_word(input_word):

return input_word.capitalize()

capitalized_cities = map(capitalize_word, cities)

更簡潔的版本：

cities = ["caracas", "bern", "oslo", "ottawa", "bangkok"]

capitalized_cities = map(lambda s: s.capitalize(), cities)

需要注意：map()和lambda表達(dá)式提供了凝聚多行代碼成一行的能力。

盡管此功能非常出色，但我們需要牢記編程的黃金法則之一：代碼讀取比寫入更頻繁。這意味著map()和lambda表達(dá)式都可以提高代碼的簡潔性，但是卻犧牲了代碼的清晰度。遺憾的是，對于代碼的可讀性，實(shí)際上并沒有明確的指導(dǎo)方針- 隨著編程經(jīng)驗(yàn)的增長，大家將逐漸明白這一點(diǎn)。

使用map()遍歷字典

map()也非常適合遍歷字典

假設(shè)有一個(gè)包含蘋果，梨和櫻桃價(jià)格的字典，我們需要通過應(yīng)用15％的折扣來更新價(jià)格表。方法如下：

price_list = {

"pear": 0.60,

"cherries": 0.90,

"apple": 0.35,

}

def calulates_discount(item_price):

return (item_price[0], round(item_price[1] * 0.85, 2))

new_price_list = dict(map(calulates_discount, price_list.items()))

輸出：

{'pear': 0.51, 'cherries': 0.77, 'apple': 0.3}

將map()與Lambda表達(dá)式組合遍歷字典

當(dāng)開始組合多個(gè)功能時(shí)，編程特別有趣，一個(gè)很好的例子是map()配合使用和lambda表達(dá)式來遍歷字典。在下面的代碼中，我們初始化字典列表，并將每個(gè)字典作為參數(shù)傳遞給lambda函數(shù)。

list_of_ds = [{'user': 'Jane', 'posts': 18}, {'user': 'Amina', 'posts': 64}]

map(lambda x: x['user'], list_of_ds) # Output: ['Jane', 'Amina']

map(lambda x: x['posts'] * 10, list_of_ds) # Output: [180, 640]

map(lambda x: x['user'] == "Jane", list_of_ds) # Output: [True, False]

map()替代方法：列表解析

像所有技術(shù)/產(chǎn)品/方法等等一樣，一些Python開發(fā)人員認(rèn)為map()函數(shù)在某種程度上不是Python風(fēng)格(即未遵循應(yīng)如何構(gòu)建Python程序的精神和設(shè)計(jì)理念)。他們建議改用列表解析，比如：

map(f, iterable)

變成

[f(x) for x in iterable]

在速度和性能方面，map()與列表理析大致相等，因此不可能看到執(zhí)行時(shí)間顯著減少 - 經(jīng)驗(yàn)豐富的Python開發(fā)者Wesley Chun在其演講Python 103：Memory Model＆Best Practices中解決了這個(gè)問題，有興趣的同學(xué)可移步：

https://conferences.oreilly.com/oscon/oscon2013/public/schedule/detail/29374

By Denis Kryukov

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python中map函数运行原理_Python中map函数的解释和可视化的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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