Python 内置函数：map()

map() 是 Python 的一个常用函数式编程工具，用于将某个函数应用到一个或多个可迭代对象（如列表、元组、字符串等）的每个元素上，生成新的迭代结果。相比显式循环，map() 写法更简洁优雅，常用于数据处理、转换和清洗。

一、函数语法

map(function, iterable, *iterables)

参数：

function ：要应用到每个元素的函数，可以是内置函数、自定义函数或 lambda 匿名函数。

在 Python 3 中必须传入函数，Python 2 中允许传 None，但现在已不支持。

iterable, *iterables：一个或多个可迭代对象，如列表、元组、字符串等。

当提供多个可迭代对象时，function 的参数个数必须与之对应。

多个可迭代对象时，会按最短长度截断。

返回值：

返回一个惰性迭代器对象（map 对象）。结果不会立即计算，需要显式触发迭代（如 list()、tuple()、for 循环）。

二、基本示例

1、使用内置函数进行类型转换

nums = ['1', '2', '3']
ints = list(map(int, nums))
print(ints)  # 输出：[1, 2, 3]

2、使用自定义函数对序列进行处理

def square(x):
    return x * x

data = [1, 2, 3, 4]
result = list(map(square, data))
print(result)  # 输出：[1, 4, 9, 16]

3、使用 lambda 表达式（匿名函数）

data = [1, 2, 3, 4]
result = list(map(lambda x: x + 10, data))
print(result)  # 输出：[11, 12, 13, 14]

4、同时作用于多个可迭代对象

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]

result = list(map(lambda x, y: x + y, a, b))
print(result)  # 输出：[5, 7, 9]

当使用多个可迭代对象时，它们的长度将按最短的那个为准：

list(map(lambda x, y: x + y, [1, 2], [10, 20, 30]))  # 输出：[11, 22]

三、进阶技巧

1、搭配 str.strip()、str.upper() 等方法处理字符串

lines = ['  apple  ', 'banana ', '  cherry']
cleaned = list(map(str.strip, lines))
print(cleaned)  # 输出：['apple', 'banana', 'cherry']

2、替代复杂循环，提高可读性

传统写法：

result = []
for x in [1, 2, 3]:
    result.append(x * 2)
print(result)    # 输出： [2, 4, 6]

使用 map()：

result = list(map(lambda x: x * 2, [1, 2, 3]))

提示：

虽然 map() 更简洁，但在处理逻辑较复杂或涉及副作用的情况下，循环可能更直观。

3、与列表推导式的对比

在 Python 中，map() 的功能通常可以用替代：

示例：使用 map

squares = list(map(lambda x: x**2, range(5)))

示例： 使用列表推导式（更直观）

squares = [x**2 for x in range(5)]

两者的选择依据通常是可读性和风格偏好。对于简单的函数应用，列表推导式更直观；而在需要复用已有函数，或多个可迭代对象同时处理时，map() 更灵活。

四、map 对象的特性

1、惰性计算

map() 返回的是一个惰性迭代器，不会立即生成结果。

result = map(int, ['1', '2', '3'])
print(result)        #
print(list(result))  # [1, 2, 3]

2、只能迭代一次

迭代完成后，结果就会“耗尽”：

result = map(int, ['1', '2', '3'])
print(list(result))  # [1, 2, 3]
print(list(result))  # []  （已空）

3、内存友好

由于是惰性迭代器，map() 在处理大数据集时比一次性生成完整列表更节省内存

五、补充说明

1、map() 是内置函数，无需导入，运行效率较高。

2、map() 是函数式编程的代表之一，搭配 、 等使用更具表现力。

3、map() 是 Python 中处理数据转换的高效工具，具有以下优点：

（1）避免显式循环，代码更简洁。

（2）与函数（尤其是 lambda）结合，便于快速定义转换逻辑。

（3）支持多个可迭代对象，扩展性强。

（4）返回迭代器，内存开销低。

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