零基础学python-18.9 序列映射函数:map
零基础学python-18.9 序列映射函数:map
raylee2015 发表于2年前
零基础学python-18.9 序列映射函数:map
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这一章节我们来讨论一些序列映射函数:map

map函数,就是引入一个函数,然后对序列(字符串、列表、字典等)的每一个对象进行操作

1.场景:

          对序列的所有对象分别加1

一般我们会先想到使用循环for:

>>> aList=[1,2,3,4,5]
>>> def add(aList):
	for x in range(len(aList)):
		aList[x]+=1

		
>>> add(aList)
>>> aList
[2, 3, 4, 5, 6]
>>>

由于思维的惯性,因此我们第一时间就会想到for,但是,我们现在知道了map这个函数,我们就试试重写函数

>>> def add(x):
	return x+1

>>> aList=[1,2,3,4,5]
>>> list(map(add,aList))
[2, 3, 4, 5, 6]
>>>

我们只需要写一个特定的加法函数,然后使用内建函数map,然后返回一个map的类型

>>> map(add,aList)
<map object at 0x0247B050>
>>> type(map(add,aList))
<class 'map'>
>>>

我们再通过list把map转换成列表,打印出来

两组代码的结果都是一样的,但是明显第二组代码结构简单清晰,当然,对于初学者或者不知道map函数的除外,他们会觉得第一种才是首选

上面的代码引入了一个add的函数,但是,很有可能这个函数在这里只使用一遍,其他地方都不使用了,我们在这里就结合lambda表达式,简化上面的代码

>>> aList=[1,2,3,4,5]
>>> add=lambda x:x+1 #把表达式单独列出来
>>> list(map(add,aList))
[2, 3, 4, 5, 6]
>>> list(map(lambda x:x+1,aList)) <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">#把表达式单独嵌套在里面</span>
[2, 3, 4, 5, 6]
>>>


结合了lambda表达式,代码只剩下一行,但可读性更差


注意:由于map是使得每个序列对象都进行同样的操作,很多时候都不符合时间的需求,毕竟大多数的时间序列的操作都是需要分支条件来支持的,因此,map的操作具备一定的局限性。


2.多序列

map除了上面支持单序列之外,它还支持多序列

>>> list(map(pow,[1,2,3],[1,2,3]))
[1, 4, 27]
>>> list(map(pow,[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]))
[0, 0, 0]
>>>

从上面可以看出,map支持的多序列必须是满足里面函数的参数个数等于序列个数,例如pow需要两个参数,那么,我们只能提供两个序列,提供三个的时候返回0

>>> list(map(pow,[1,2,3],[1,2]))
[1, 4]
>>>

而且,如果序列里面的对象不相一致,它会自动截取


3.模拟map

下面我们来试一下自己模拟map的实现,我们使用for

>>> def add(x): return x+1

>>> def test(func,aList):
	res=[]
	for item in aList:
		res.append( func(item))
	return res

>>> aList=[1,2,3,4,5]
>>> test(add,aList)
[2, 3, 4, 5, 6]
>>>

上面的代码通过for来模拟map的函数实现,但是由于map是内建函数,使用c语音实现的,所以从性能上来说模拟的map要比内建的map慢


总结:这一章节我们讨论了map的使用场景,还有map对多序列的支持,最后我们还模拟了map的实现。


这一章节就说到这里,谢谢大家

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标签: python
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