Python中的映射与列表理解[重复]

Question

可能重复：
Python List Comprehension Vs. Map

什么时候应该使用 map/filter 而不是列表解析或生成器表达式？

Answer 1

你可能想看看这个问题的回答：

Python List Comprehension Vs. Map

另外，这里有一篇来自 Python 的创建者和 BDFL Guido 的相关文章：

http://www.artima.com/weblogs/viewpost.jsp?thread=98196

就我个人而言，我更喜欢列表推导式和生成器表达式，因为它们的含义在阅读代码时更加明显。

Answer 2

列表推导式和生成器表达式通常被认为更符合 Python 风格。在编写 python 代码时，最好使用列表推导和生成器表达式，因为这是 python 程序员倾向于做事的方式。

映射和过滤都返回列表对象，就像列表推导一样。生成器表达式返回一个生成器。使用生成器，计算会根据需要进行，而不是计算和存储结果。如果输入大小很大，这可能会导致较低的内存使用量。另外，请记住，生成器不可索引。它们必须按顺序读取。

下面是一些示例，说明在使用不同的方法转换数字序列并使用列表推导、生成器表达式和映射求和时，内存使用会有何不同。

k=1000

def transform(input):
    return input + 1

"""
  1. range(k) allocates a k element list [0...k]
  2. Iterate over each element in that list and compute the transform
  3. Store the results in a list
  4. Pass the list to sum

Memory: Allocates enough 2 lists of size k
"""
print sum([transform(i) for i in range(k)])

"""
  1. Create an xrange object
  2. Pass transform and xrange object to map
  3. Map returns a list of results [1...k+1]
  4. Pass list to sum

Memory: Creates a constant size object and creates a list of size k
"""
print sum(map(transform, xrange(k)))

"""
  1. Create an xrange object
  2. Create a generator object
  3. Pass generator object to sum

Memory: Allocates 2 objects of constant size
"""
print sum(transform(i) for i in xrange(k))

"""
Create a generator object and operate on it directly
"""
g = (transform(i) for i in xrange(k))
print dir(g)
print g.next()
print g.next()
print g.next()