是否有理由更喜欢使用map()而不是列表理解,反之亦然?它们中的任何一个通常比另一个更有效或被认为更python化吗?
当前回答
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)。
其他回答
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。
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。)
所以从Python 3开始,map()是一个迭代器,你需要记住你需要什么:一个迭代器或列表对象。
正如@AlexMartelli已经提到的,只有在不使用lambda函数的情况下,map()才比列表理解更快。
我会给你们看一些时间比较。
Python 3.5.2和CPythonI已经使用了Jupiter笔记本电脑,特别是%timeit内置的魔法命令 测量:s == 1000 ms == 1000 * 1000µs = 1000 * 1000 * 1000 ns
设置:
x_list = [(i, i+1, i+2, i*2, i-9) for i in range(1000)]
i_list = list(range(1000))
内置函数:
%timeit map(sum, x_list) # creating iterator object
# Output: The slowest run took 9.91 times longer than the fastest.
# This could mean that an intermediate result is being cached.
# 1000000 loops, best of 3: 277 ns per loop
%timeit list(map(sum, x_list)) # creating list with map
# Output: 1000 loops, best of 3: 214 µs per loop
%timeit [sum(x) for x in x_list] # creating list with list comprehension
# Output: 1000 loops, best of 3: 290 µs per loop
lambda函数:
%timeit map(lambda i: i+1, i_list)
# Output: The slowest run took 8.64 times longer than the fastest.
# This could mean that an intermediate result is being cached.
# 1000000 loops, best of 3: 325 ns per loop
%timeit list(map(lambda i: i+1, i_list))
# Output: 1000 loops, best of 3: 183 µs per loop
%timeit [i+1 for i in i_list]
# Output: 10000 loops, best of 3: 84.2 µs per loop
还有类似生成器表达式的东西,参见PEP-0289。所以我认为把它添加到比较中是有用的
%timeit (sum(i) for i in x_list)
# Output: The slowest run took 6.66 times longer than the fastest.
# This could mean that an intermediate result is being cached.
# 1000000 loops, best of 3: 495 ns per loop
%timeit list((sum(x) for x in x_list))
# Output: 1000 loops, best of 3: 319 µs per loop
%timeit (i+1 for i in i_list)
# Output: The slowest run took 6.83 times longer than the fastest.
# This could mean that an intermediate result is being cached.
# 1000000 loops, best of 3: 506 ns per loop
%timeit list((i+1 for i in i_list))
# Output: 10000 loops, best of 3: 125 µs per loop
你需要列表对象:
如果是自定义函数,则使用列表推导式;如果是内置函数,则使用list(map())
你不需要列表对象,你只需要一个可迭代对象:
总是使用map()!
Python 2:你应该使用map和filter而不是列表推导式。
一个客观的原因是,即使它们不是“Pythonic”,你也应该喜欢它们: 它们需要函数/lambdas作为参数,这引入了一个新的作用域。
我不止一次被这个问题困扰过:
for x, y in somePoints:
# (several lines of code here)
squared = [x ** 2 for x in numbers]
# Oops, x was silently overwritten!
但如果我说:
for x, y in somePoints:
# (several lines of code here)
squared = map(lambda x: x ** 2, numbers)
那一切都会好起来的。
你可以说我在相同的作用域中使用相同的变量名是愚蠢的。
我不是。代码本来是好的——两个x不在同一个作用域内。 直到我将内部块移动到代码的不同部分后,问题才出现(即:问题发生在维护期间,而不是开发期间),而且我没有预料到。
是的,如果你从来没有犯过这个错误,那么列表推导式会更优雅。 但从个人经验(以及看到其他人犯同样的错误)来看,我已经见过很多次这样的情况,所以我认为当这些错误渗透到代码中时,不值得你经历这种痛苦。
结论:
使用映射和过滤器。它们可以防止微妙的、难以诊断的范围相关错误。
注:
不要忘记考虑使用imap和filter(在itertools中),如果它们适合你的情况!
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
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