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
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!
其他回答
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)。
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()!
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。)
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。
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