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截至到目前為止，其實我們已經接觸了不少的python內置函數，而map函數也是其中之一，map函數是根據指定函數對指定序列做映射，在開發中使用map函數也是有效提高程序運行效率的辦法之一.
1 2 3 4 5 | ''' function：函數名 iterable：一個序列或者多個序列，實際上這就是function對應的實參 ''' map(function, iterable, ...) |
參數：
function：函數名
iterable：一個序列或者多個序列，實際上這就是function對應的實參
返回值：
返回值是迭代器，注意返回的結果只能迭代一次，如果需要多次使用請提前保存結果并處理。
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:何以解憂 @Blog(個人博客地址): shuopython.com @WeChat Official Account(微信公眾號)：猿說python @Github:www.github.com
@File:python_map.py @Time:2019/10/7 19:48 ? @Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程序人生的精彩需要堅持不懈地積累！ """ ? def func1(x): ????# 對序列中的每一個元素乘以10并返回 ????return x*10 ? ? ''' ????map() 會根據提供的函數對指定序列做映射。 ????序列中的每一個元素調用 func1 函數，返回新列表。 ''' x = map(func1,range(0,10)) print(list(x)) # map函數返回的迭代器只能迭代一次，迭代之后會自動清空 print(list(x)) ? print("***"*20) # 將map函數返回的迭代器保存轉為list，可以多次使用 y = list(map(func1,range(0,10))) print(y) print(y) |
輸出結果：
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函數配合匿名函數使用 x = list(map(lambda a:a*10,range(0,10))) # 序列中的每個元素乘以10 print(x) ? # map函數配合匿名函數使用，匿名函數有兩個參數，所以map傳參數應該也是兩個序列 y = list(map(lambda a,b:a+b,[1,2,3,5,6,7],[10,20,30,50,60,70])) # 兩個序列相加 print(y) |
輸出結果：
1 2 | [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90] [11, 22, 33, 55, 66, 77] |
注意：如果map()函數中的函數是多個參數，那么map傳參的時候也應該傳遞多個序列.
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?
對比以下效率，向列表中存入一千萬條數據，比較下耗時情況:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | import time list1 = list() ? # 普通for循環 start = time.clock() for i in range(0,10000000): ????list1.append(i) print("普通for循環耗時：",time.clock() - start) ? # 列表推導式 list1.clear() start = time.clock() list1 = [i for i in range(0,10000000)] print("列表推導式循環耗時：",time.clock() - start) ? # map映射函數 list1.clear() start = time.clock() list1 = list(map(lambda x:x,range(0,10000000))) print("map映射函數耗時：",time.clock() - start) |
輸出結果：
1 2 3 | 普通for循環耗時： 1.1869014999999998 列表推導式循環耗時： 0.5339119999999999 map映射函數耗時： 0.9047431000000001 |
根據測試結果看來：列表推導式效率 > map映射函數 > 普通for循環
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1.map函數的參數是由函數和一個序列或者多個序列構成；
2.map函數處理的結果是迭代器，而且只能迭代一次，如果需要多次使用，請提前保存；
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1.python 內置函數input/eval
2.python return邏輯判斷表達式
3.匿名函數
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轉載請注明：猿說Python???python map函數
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