性能测量

图片来源:Experfy

你可以自己看看在列表理解和映射函数之间哪个更好。

(与map函数相比，列表理解处理100万条记录所需的时间更少。)

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

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。

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。

这里有一个可能的例子:

map(lambda op1,op2: op1*op2, list1, list2)

对比:

[op1*op2 for op1,op2 in zip(list1,list2)]

我猜，如果坚持使用列表推导式而不是映射，那么zip()是一种不幸的、不必要的开销。如果有人能肯定或否定地澄清这一点，那就太好了。

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。