Python 中的映射与列表理解：哪个性能更好，为什么？

映射与列表理解：Python 性能比较

简介
Python 提供了 map() 和用于从可迭代创建新列表的列表推导式。本文调查了 Python 开发人员之间的性能差异和偏好。

性能注意事项
使用相同函数时，map() 可能会提供稍快的执行时间，如下所示：

>>> timeit.timeit('map(hex, range(10))', setup='xs=range(10)')  # Using map
>>> timeit.timeit('[hex(x) for x in range(10)]', setup='xs=range(10)')  # Using list comprehension

但是，使用 lambda 时，map() 的效率可能会降低函数：

>>> timeit.timeit('map(lambda x: x+2, range(10))', setup='xs=range(10)')  # Using map with a lambda
>>> timeit.timeit('[x+2 for x in range(10)]', setup='xs=range(10)')  # Using list comprehension

风格注意事项

列表推导式由于其易用性和清晰度，通常被认为更具Python风格：

>>> [x**2 for x in range(10)]  # List comprehension to square numbers
>>> map(lambda x: x**2, range(10))  # Using map to square numbers

结论

最终，两者map() 和列表推导式都有自己的优点。虽然 map() 在特定场景中可能具有轻微的性能优势，但列表推导式因其清晰度和表现力而仍然是 Python 开发人员的首选。

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