使用map和lambda构建字典列表的速度非常慢

的原因是，map函数和lambda表达式在处理大规模数据时效率较低。这是因为map函数会对序列中的每个元素都应用lambda表达式，而lambda表达式需要在每次调用时创建一个匿名函数对象，这会导致额外的开销和时间消耗。

为了提高构建字典列表的速度，可以考虑使用列表推导式（List Comprehension）来替代map和lambda。列表推导式是一种更为简洁和高效的构建列表的方法，它可以在一行代码中完成对序列的遍历和元素处理。

下面是使用列表推导式构建字典列表的示例代码：

data = [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 35}]
result = [{'name': d['name'], 'age': d['age']} for d in data]
print(result)

在上述示例中，我们使用列表推导式遍历原始数据列表，并通过字典的键值对方式构建新的字典列表。这种方法相比于map和lambda更为简洁和高效。

对于大规模数据的处理，还可以考虑使用并行计算库（如multiprocessing）来提高处理速度。通过将数据分割成多个子任务，并行处理这些子任务，可以充分利用多核处理器的计算能力，加快处理速度。

总结起来，为了提高构建字典列表的速度，可以采用以下方法：

使用列表推导式代替map和lambda，以提高代码的简洁性和执行效率。
考虑使用并行计算库来并行处理大规模数据，以充分利用多核处理器的计算能力。

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