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pythonmap函数(23)

截至到目前为止,其实我们已经接触了不少的python内置函数,而map函数也是其中之一,map函数是根据指定函数对指定序列做映射,在开发中使用map函数也是有效提高程序运行效率的办法之一.

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一.语法定义

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'''

function:函数名

iterable:一个序列或者多个序列,实际上这就是function对应的实参

'''

map(function,iterable,...)

参数:

function:函数名

iterable:一个序列或者多个序列,实际上这就是function对应的实参

返回值:

返回值是迭代器,注意返回的结果只能迭代一次,如果需要多次使用请提前保存结果并处理。

二.实战练习

1.使用map函数

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# !usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 _*-

"""

@Author:何以解忧

@Blog(个人博客地址): shuopython.com

@WeChat Official Account(微信公众号):猿说python

@Github:www.github.com

@File:python_map.py

@Time:2019/10/7 19:48


@Motto:不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!

"""


deffunc1(x):

# 对序列中的每一个元素乘以10并返回

returnx*10



'''

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。

序列中的每一个元素调用 func1 函数,返回新列表。

'''

x=map(func1,range(0,10))

print(list(x))

# map函数返回的迭代器只能迭代一次,迭代之后会自动清空

print(list(x))


print("***"*20)

# 将map函数返回的迭代器保存转为list,可以多次使用

y=list(map(func1,range(0,10)))

print(y)

print(y)

输出结果:

1

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[0,10,20,30,40,50,60,70,80,90]

[]

************************************************************

[0,10,20,30,40,50,60,70,80,90]

[0,10,20,30,40,50,60,70,80,90]


2.map函数配合匿名函数一起使用

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# map函数配合匿名函数使用

x=list(map(lambdaa:a*10,range(0,10)))# 序列中的每个元素乘以10

print(x)


# map函数配合匿名函数使用,匿名函数有两个参数,所以map传参数应该也是两个序列

y=list(map(lambdaa,b:a+b,[1,2,3,5,6,7],[10,20,30,50,60,70]))# 两个序列相加

print(y)

输出结果:

1

2

[0,10,20,30,40,50,60,70,80,90]

[11,22,33,55,66,77]

注意:如果map()函数中的函数是多个参数,那么map传参的时候也应该传递多个序列.

三.效率对比

对比以下效率,向列表中存入一千万条数据,比较下耗时情况:

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importtime

list1=list()


# 普通for循环

start=time.clock()

foriinrange(0,10000000):

list1.append(i)

print("普通for循环耗时:",time.clock()-start)


# 列表推导式

list1.clear()

start=time.clock()

list1=[iforiinrange(0,10000000)]

print("列表推导式循环耗时:",time.clock()-start)


# map映射函数

list1.clear()

start=time.clock()

list1=list(map(lambdax:x,range(0,10000000)))

print("map映射函数耗时:",time.clock()-start)

输出结果:

1

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普通for循环耗时:1.1869014999999998

列表推导式循环耗时:0.5339119999999999

map映射函数耗时:0.9047431000000001

根据测试结果看来:列表推导式效率 > map映射函数 > 普通for循环

四.重点总结

1.map函数的参数是由函数和一个序列或者多个序列构成;

2.map函数处理的结果是迭代器,而且只能迭代一次,如果需要多次使用,请提前保存;

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