Python 中的映射与列表理解：什么时候更快、更 Pythonic？

映射与列表理解：性能和 Python 性

在处理可迭代数据时，Python 程序员经常面临使用 map() 之间的选择并列出推导式。虽然这两种方法都为数据转换提供了优雅的语法，但值得了解它们在效率和 Pythonic 风格方面的细微差别。

如果转换函数已经在 map() 和列表理解之间定义和共享，则 map () 可能会表现出轻微的速度优势。然而，当map()函数需要lambda表达式时，这个优势就变得可以忽略不计。

考虑以下示例：

xs = range(10)

在map()和列表理解中使用相同的函数进行转换:

map(hex, xs)
[hex(x) for x in xs]

运行基准测试表明，map() 在这方面稍微快一些场景：

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(hex, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.86 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[hex(x) for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 5.58 usec per loop

但是，当 map() 函数需要 lambda 时，性能比较会显着翻转：

map(lambda x: x+2, xs)
[x+2 for x in xs]

基准结果显示在这种情况下列表推导式具有明显的优势:

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(lambda x: x+2, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.24 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[x+2 for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 2.32 usec per loop

除了性能之外，Python 开发人员通常认为列表推导式更具 Python 风格。它们直接而简洁的语法被认为比使用 map() 和 lambda 更惯用。

最终，map() 和列表理解之间的选择取决于特定的用例以及程序员对效率与 Pythonicity 的偏好。然而，了解性能上的细微差异可以指导做出明智的决策以实现最佳代码优化。

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