23.python map函数
23.python map函数
最后更新于：2019-10-28 09:56:17
截至到目前为止，其实我们已经接触了不少的python内置函数，而map函数也是其中之一，map函数是根据指定函数对指定序列做映射，在开发中使用map函数也是有效提高程序运行效率的办法之一.
闻一闻
一.语法定义
'''
function：函数名
iterable：一个序列或者多个序列，实际上这就是function对应的实参
'''
map(function, iterable, ...)参数：
function：函数名
iterable：一个序列或者多个序列，实际上这就是function对应的实参
返回值：
返回值是迭代器，注意返回的结果只能迭代一次，如果需要多次使用请提前保存结果并处理。
二.实战练习
1.使用map函数
# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:何以解忧
@Blog(个人博客地址): https://www.codersrc.com/
@File:python_map.py
@Time:2019/10/7 19:48
@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！
"""
def func1(x):
# 对序列中的每一个元素乘以10并返回
return x*10
'''
map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
序列中的每一个元素调用 func1 函数，返回新列表。
'''
x = map(func1,range(0,10))
print(list(x))
# map函数返回的迭代器只能迭代一次，迭代之后会自动清空
print(list(x))
print("***"*20)
# 将map函数返回的迭代器保存转为list，可以多次使用
y = list(map(func1,range(0,10)))
print(y)
print(y)输出结果：
[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
[]
************************************************************
[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]2.map函数配合匿名函数一起使用
# map函数配合匿名函数使用
x = list(map(lambda a:a*10,range(0,10))) # 序列中的每个元素乘以10
print(x)
# map函数配合匿名函数使用，匿名函数有两个参数，所以map传参数应该也是两个序列
y = list(map(lambda a,b:a+b,[1,2,3,5,6,7],[10,20,30,50,60,70])) # 两个序列相加
print(y)输出结果：
[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
[11, 22, 33, 55, 66, 77]注意：如果map()函数中的函数是多个参数，那么map传参的时候也应该传递多个序列.
三.效率对比
对比以下效率，向列表中存入一千万条数据，比较下耗时情况:
import time
list1 = list()
# 普通for循环
start = time.clock()
for i in range(0,10000000):
list1.append(i)
print("普通for循环耗时：",time.clock() - start)
# 列表推导式
list1.clear()
start = time.clock()
list1 = [i for i in range(0,10000000)]
print("列表推导式循环耗时：",time.clock() - start)
# map映射函数
list1.clear()
start = time.clock()
list1 = list(map(lambda x:x,range(0,10000000)))
print("map映射函数耗时：",time.clock() - start)输出结果：
普通for循环耗时： 1.1869014999999998
列表推导式循环耗时： 0.5339119999999999
map映射函数耗时： 0.9047431000000001根据测试结果看来：列表推导式效率 > map映射函数 > 普通for循环
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四.重点总结
1.map函数的参数是由函数和一个序列或者多个序列构成；
2.map函数处理的结果是迭代器，而且只能迭代一次，如果需要多次使用，请提前保存；
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原始发表：2019-10-28 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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