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.
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1 2 3 4 5 | ''' 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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 | # !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:何以解忧 @Blog(个人博客地址): shuopython.com @WeChat Official Account(微信公众号)：猿说python @Github:www.github.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！ """ deffunc1(x): # 对序列中的每一个元素乘以10并返回 returnx*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：
1 2 3 4 5 | [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] |
1 2 3 4 5 6 7 | # map函数配合匿名函数使用 x=list(map(lambdaa: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(lambdaa,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：
1 2 | [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.
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:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | importtime list1=list() # 普通for循环 start=time.clock() foriinrange(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=[iforiinrange(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(lambdax:x,range(0,10000000))) print("map映射函数耗时：",time.clock()-start) |
输出结果：
1 2 3 | 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
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；
1.python 内置函数input/eval
2.python return逻辑判断表达式
3.匿名函数
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