如果您计划编写任何异步、并行或分布式代码，您可能更喜欢map而不是列表解析——因为大多数异步、并行或分布式包都提供map函数来重载python的map。然后，通过将适当的映射函数传递给代码的其余部分，您可能不必修改原始的串行代码以使其并行运行(等等)。

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。

我运行了一个快速测试，比较了调用对象方法的三种方法。在这种情况下，时间差可以忽略不计，这是函数的问题(参见@Alex Martelli的回复)。在这里，我研究了以下方法:

# map_lambda
list(map(lambda x: x.add(), vals))

# map_operator
from operator import methodcaller
list(map(methodcaller("add"), vals))

# map_comprehension
[x.add() for x in vals]

我查看了整数(Python int)和浮点数(Python float)的列表(存储在变量vals中)，以增加列表的大小。考虑以下虚拟类DummyNum:

class DummyNum(object):
    """Dummy class"""
    __slots__ = 'n',

    def __init__(self, n):
        self.n = n

    def add(self):
        self.n += 5

具体来说，就是add方法。__slots__属性是Python中的一个简单优化，用于定义类(属性)所需的总内存，减少内存大小。 这里是结果图。

如前所述，所使用的技术只会产生最小的差异，您应该以对您来说最易读的方式进行编码，或者在特定的情况下进行编码。在这种情况下，列表理解(map_comprehension技术)对于对象中的两种类型的添加是最快的，特别是对于较短的列表。

访问这个粘贴文件以获取用于生成图表和数据的源。

我用perfplot(我的一个项目)计算了一些结果。

正如其他人所注意到的，map实际上只返回一个迭代器，因此它是一个常量时间操作。当通过list()实现迭代器时，它与列表推导式相当。根据不同的表达方式，任何一种都可能有轻微的优势，但并不显著。

注意，像x ** 2这样的算术运算在NumPy中要快得多，特别是如果输入数据已经是NumPy数组的话。

hex:

X ** 2:

代码重现图:

import perfplot


def standalone_map(data):
    return map(hex, data)


def list_map(data):
    return list(map(hex, data))


def comprehension(data):
    return [hex(x) for x in data]


b = perfplot.bench(
    setup=lambda n: list(range(n)),
    kernels=[standalone_map, list_map, comprehension],
    n_range=[2 ** k for k in range(20)],
    equality_check=None,
)
b.save("out.png")
b.show()

import perfplot
import numpy as np


def standalone_map(data):
    return map(lambda x: x ** 2, data[0])


def list_map(data):
    return list(map(lambda x: x ** 2, data[0]))


def comprehension(data):
    return [x ** 2 for x in data[0]]


def numpy_asarray(data):
    return np.asarray(data[0]) ** 2


def numpy_direct(data):
    return data[1] ** 2


b = perfplot.bench(
    setup=lambda n: (list(range(n)), np.arange(n)),
    kernels=[standalone_map, list_map, comprehension, numpy_direct, numpy_asarray],
    n_range=[2 ** k for k in range(20)],
    equality_check=None,
)
b.save("out2.png")
b.show()

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。

如果您计划编写任何异步、并行或分布式代码，您可能更喜欢map而不是列表解析——因为大多数异步、并行或分布式包都提供map函数来重载python的map。然后，通过将适当的映射函数传递给代码的其余部分，您可能不必修改原始的串行代码以使其并行运行(等等)。