先重溫一下迭代（Iteration）、迭代器對(duì)象（iterable）、迭代器（iterator ）的概念：

Iteration是計(jì)算機(jī)科學(xué)的通用術(shù)語(yǔ)，它是指對(duì)一組元素執(zhí)行一項(xiàng)操作，一次執(zhí)行一個(gè)元素。一個(gè)很好的例子是循環(huán) - 它適用于每個(gè)單獨(dú)的項(xiàng)目，直到整個(gè)項(xiàng)目集運(yùn)行完畢為止。

Iterable是可以遍歷的對(duì)象（譯者注：在Python中所有東西都是object, 比如說(shuō)變量，容器，類(lèi)），iterable是可以產(chǎn)生iterator的object。

iterator是表示數(shù)據(jù)流的對(duì)象，它一次返回一個(gè)元素的數(shù)據(jù)。它還會(huì)記住其在迭代過(guò)程中的位置。本質(zhì)上，它控制應(yīng)如何迭代可迭代對(duì)象。

map（）的用法

map()函數(shù)以迭代的方式將提供的功能應(yīng)用于每個(gè)項(xiàng)目，結(jié)果是作為迭代器的map對(duì)象。語(yǔ)法：

map(func, *iterables)

如果沒(méi)有map()，我們將不得不編寫(xiě)復(fù)雜的代碼以在多個(gè)項(xiàng)目上“循環(huán)”給定的函數(shù)。以一個(gè)整潔的小實(shí)驗(yàn)為例：我們有一個(gè)10個(gè)單詞的列表。

test_list = ["effort", "circle", "yearly", "woolen", "accept", "lurker",
            "island", "faucet", "glossy", "evader"]

我們懷疑其中一些可能是abcderian(按字母順序出現(xiàn)的)。我們編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)is_abecedarian來(lái)檢查給定的單詞是否為abcderian：

def is_abecedarian(input_word):
    index = 0
    for letter in input_word[0:-1]:
        if ord(input_word[index]) > ord(input_word[index + 1]):
            return False
        else:
            index += 1
    return True

現(xiàn)在，我們想將函數(shù)應(yīng)用于單詞列表，并創(chuàng)建一個(gè)將包含True和False值的新列表，以表明某些單詞是否確實(shí)是abcderian。

下面方法涉及初始化一個(gè)新列表，然后使用for循環(huán)遍歷列表元素：

value_list = []
for item in test_list:
    value = is_abecedarian(item)
    value_list.append(value)

輸出：

[True, False, False, False, True, False, False, False, True, False]

如果用map()，我們可以將上面的代碼簡(jiǎn)化為一個(gè)簡(jiǎn)潔的小代碼：

map(is_abecedarian, test_list)

請(qǐng)注意map（）不會(huì)返回列表，而是返回一個(gè)map對(duì)象。

譯者注：map()函數(shù)在python2中返回的是列表。

你可能很好奇哪個(gè)詞實(shí)際上是abcderian的字母-讓我們編寫(xiě)這個(gè)問(wèn)題的答案：

for item in test_list:
    if is_abecedarian(item):
        print(f"The word '{item}' is abecedarian. :)")
    else:
        print(f"The word '{item}' is not abecedarian. (")

輸出：

The word 'effort' is abecedarian. :)
The word 'circle' is not abecedarian.
The word 'yearly' is not abecedarian.
The word 'woolen' is not abecedarian.
The word 'accept' is abecedarian. :)
The word 'lurker' is not abecedarian.
The word 'island' is not abecedarian.
The word 'faucet' is not abecedarian.
The word 'glossy' is abecedarian. :)
The word 'evader' is not abecedarian.

映射操作(map)：一種遍歷一個(gè)序列并對(duì)每個(gè)元素執(zhí)行操作的處理模式。

映射(mapping)：一個(gè)集合中的每個(gè)元素對(duì)應(yīng)另一個(gè)集合中的一個(gè)元素的關(guān)系

將map（）轉(zhuǎn)換為列表，元組和集合

由于map()不返回列表/元組/集合，因此我們需要采取額外的步驟來(lái)轉(zhuǎn)換生成的map對(duì)象：

def capitalize_word(input_word):
    return input_word.capitalize()


map_object = map(capitalize_word, ['strength', 'agility', 'intelligence'])
test_list = list(map_object)
print(test_list)

map_object = map(capitalize_word, ['health', 'mana', 'gold'])
test_set = set(map_object)
print(test_set)

map_object = map(capitalize_word, ['armor', 'weapon', 'spell'])
test_tuple = tuple(map_object)
print(test_tuple)

輸出：

['Strength', 'Agility', 'Intelligence']
{'Mana', 'Health', 'Gold'}
('Armor', 'Weapon', 'Spell')

將map（）與Lambda表達(dá)式結(jié)合

Lambda表達(dá)式是對(duì)我們的工具庫(kù)的一個(gè)很好的補(bǔ)充：將Lambda表達(dá)式與map()代碼相結(jié)合可使您的Python程序更小，更精確。

Lambda表達(dá)式可以創(chuàng)建匿名函數(shù)，即未約定特定標(biāo)識(shí)符的函數(shù)。相反，通過(guò)def關(guān)鍵字創(chuàng)建函數(shù)會(huì)將函數(shù)綁定到其唯一標(biāo)識(shí)符（例如def my_function創(chuàng)建標(biāo)識(shí)符my_function）。

但是，lambda表達(dá)式也有一系列限制：它們每個(gè)只能做一件事情，只能在一個(gè)地方使用，通常與其他功能結(jié)合使用。我們看看lambda表達(dá)式如何map()同時(shí)使用：

cities = ["caracas", "bern", "oslo", "ottawa", "bangkok"]


def capitalize_word(input_word):
    return input_word.capitalize()


capitalized_cities = map(capitalize_word, cities)

更簡(jiǎn)潔的版本：

cities = ["caracas", "bern", "oslo", "ottawa", "bangkok"]

capitalized_cities = map(lambda s: s.capitalize(), cities)

需要注意：map()和lambda表達(dá)式提供了凝聚多行代碼成一行的能力。
盡管此功能非常出色，但我們需要牢記編程的黃金法則之一：代碼讀取比寫(xiě)入更頻繁。這意味著map()和lambda表達(dá)式都可以提高代碼的簡(jiǎn)潔性，但是卻犧牲了代碼的清晰度。遺憾的是，對(duì)于代碼的可讀性，實(shí)際上并沒(méi)有明確的指導(dǎo)方針- 隨著編程經(jīng)驗(yàn)的增長(zhǎng)，大家將逐漸明白這一點(diǎn)。

使用map（）遍歷字典

map()也非常適合遍歷字典

假設(shè)有一個(gè)包含蘋(píng)果，梨和櫻桃價(jià)格的字典，我們需要通過(guò)應(yīng)用15％的折扣來(lái)更新價(jià)格表。方法如下：

price_list = {
    "pear": 0.60,
    "cherries": 0.90,
    "apple": 0.35,
}


def calulates_discount(item_price):
    return (item_price[0], round(item_price[1] * 0.85, 2))


new_price_list = dict(map(calulates_discount, price_list.items()))

輸出：

{'pear': 0.51, 'cherries': 0.77, 'apple': 0.3}

將map（）與Lambda表達(dá)式組合遍歷字典

當(dāng)開(kāi)始組合多個(gè)功能時(shí)，編程特別有趣，一個(gè)很好的例子是map()配合使用和lambda表達(dá)式來(lái)遍歷字典。在下面的代碼中，我們初始化字典列表，并將每個(gè)字典作為參數(shù)傳遞給lambda函數(shù)。

list_of_ds = [{'user': 'Jane', 'posts': 18}, {'user': 'Amina', 'posts': 64}]

map(lambda x: x['user'], list_of_ds)  # Output: ['Jane', 'Amina']

map(lambda x: x['posts'] * 10, list_of_ds)  # Output: [180, 640]

map(lambda x: x['user'] == "Jane", list_of_ds)  # Output: [True, False]

map（）替代方法：列表解析

像所有技術(shù)/產(chǎn)品/方法等等一樣，一些Python開(kāi)發(fā)人員認(rèn)為map()函數(shù)在某種程度上不是Python風(fēng)格（即未遵循應(yīng)如何構(gòu)建Python程序的精神和設(shè)計(jì)理念）。他們建議改用列表解析，比如：

map(f, iterable)

變成

[f(x) for x in iterable]

在速度和性能方面，map()與列表理析大致相等，因此不可能看到執(zhí)行時(shí)間顯著減少 - 經(jīng)驗(yàn)豐富的Python開(kāi)發(fā)者Wesley Chun在其演講Python 103：Memory Model＆Best Practices中解決了這個(gè)問(wèn)題，有興趣的同學(xué)可移步：
https://conferences.oreilly.c...

By Denis Kryukov

https://blog.soshace.com/pyth...

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審核編輯 黃昊宇