我尝试了@alex-martelli的代码，但发现了一些差异

python -mtimeit -s "xs=range(123456)" "map(hex, xs)"
1000000 loops, best of 5: 218 nsec per loop

python -mtimeit -s "xs=range(123456)" "[hex(x) for x in xs]"
10 loops, best of 5: 19.4 msec per loop

即使对于非常大的范围，Map也需要相同的时间，而从我的代码中可以明显看出，使用列表理解需要花费大量时间。所以除了被认为是“非python的”，我没有遇到任何与map使用有关的性能问题。

我的用例:

def sum_items(*args):
    return sum(args)


list_a = [1, 2, 3]
list_b = [1, 2, 3]

list_of_sums = list(map(sum_items,
                        list_a, list_b))
>>> [3, 6, 9]

comprehension = [sum(items) for items in iter(zip(list_a, list_b))]

我发现自己开始使用更多的map，我认为map可能比comp慢，因为传递和返回参数，这就是我找到这篇文章的原因。

我相信使用map可以更有可读性和灵活性，特别是当我需要构造列表的值时。

如果你用地图的话，你读的时候就明白了。

def pair_list_items(*args):
    return args

packed_list = list(map(pair_list_items,
                       lista, *listb, listc.....listn))

再加上灵活性奖励。 谢谢你其他的答案，再加上绩效奖金。

在某些情况下，Map可能会快得多(当您没有为此目的而使用lambda，而是在Map和列表推导中使用相同的函数时)。在其他情况下，列表推导式可能更快，大多数(不是所有)python主义者认为它们更直接、更清晰。

当使用完全相同的函数时，map的微小速度优势的例子:

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(hex, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.86 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[hex(x) for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 5.58 usec per loop

当map需要lambda时，性能比较完全颠倒的示例:

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(lambda x: x+2, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.24 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[x+2 for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 2.32 usec per loop

我发现列表推导式通常比映射式更能表达我想要做的事情——它们都能完成，但前者节省了试图理解复杂lambda表达式的精神负担。

在某个地方也有一个采访(我不能马上找到)，Guido列出lambdas和函数函数是他最后悔接受Python的东西，所以你可以认为它们是非Python的。

我认为最python化的方法是使用列表理解而不是map和filter。原因是列表推导式比map和filter更清晰。

In [1]: odd_cubes = [x ** 3 for x in range(10) if x % 2 == 1] # using a list comprehension

In [2]: odd_cubes_alt = list(map(lambda x: x ** 3, filter(lambda x: x % 2 == 1, range(10)))) # using map and filter

In [3]: odd_cubes == odd_cubes_alt
Out[3]: True

正如你所看到的，一个理解不需要额外的lambda表达式映射需要。此外，一个理解也允许过滤容易，而映射需要过滤器允许过滤。

实际上，在Python 3语言中，map和list推导式的行为非常不同。看一下下面的Python 3程序:

def square(x):
    return x*x
squares = map(square, [1, 2, 3])
print(list(squares))
print(list(squares))

你可能希望它打印“[1,4,9]”这一行两次，但实际上它打印的是“[1,4,9]”后面跟着“[]”。当你第一次看到正方形时，它似乎表现为一个由三个元素组成的序列，但第二次则是一个空的序列。

在Python 2语言中，map返回一个普通的旧列表，就像两种语言中的列表推导一样。关键是Python 3中的map(以及Python 2中的imap)的返回值不是一个列表——它是一个迭代器!

与遍历列表不同，元素是在遍历迭代器时使用的。这就是为什么在最后一个print(list(squares))行中squares看起来是空的。

总结:

在处理迭代器时，必须记住它们是有状态的，并且在遍历时发生变化。 列表更容易预测，因为只有当你显式地改变它们时，它们才会改变;它们是容器。 还有一个好处:数字、字符串和元组甚至更可预测，因为它们根本不能改变;它们是价值观。