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。

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)。

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

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!

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。