python map、list(map)、lambda和性能

Question

我做程序程序员已经有一段时间了，只是想改变我的思维方式来使用函数式编程（目前在 Python 3 中）。 因此，我没有编写 for-each 循环，而是试图掌握 map 和 list(map(..)) 之间的交互

假设我有一个简单的 for-in 循环，它执行一些资源繁重的计算（为了简单起见，我将在此处替换为 print）：

arr = [1,2,3,4]    
for x in arr:
    print(x)

现在，当我尝试执行以下操作时

map(lambda x: print(x), arr)

什么都没有发生，直到，我将它包装在一个列表中，它完成了我的超重 print 功能：

list(map(lambda x: print(x), arr))

为什么？我错过了什么？我知道 map 返回一个迭代器，它应该可以节省内存，而不是立即保存整个列表。但是我的超重print函数什么时候才能触发呢？

Answer 1

为什么？我错过了什么？我知道 map 返回一个迭代器，它应该可以节省内存，而不是立即保存整个列表。但是我的超重print函数什么时候才能触发呢？

map 函数在程序员术语中通常称为 lazy。它不会做任何工作，除非它必须。这在函数式编程中被更广泛地称为 lazy evaluation。 map 函数不是立即计算任何值，而是返回所谓的 iterator。通过这样做，它会将计算它的值的工作委派给您返回给您。

迭代器可以使用next计算单个值：

>>> arr = [1, 2, 3]
>>> it = map(lambda x: print(x), arr)
>>> next(it)
1
>>> 

但是，当您将 map 迭代器转换为列表时，您会强制 map 计算 其所有值，从而调用您的函数：

>>> it = map(lambda x: print(x), arr)
>>> list(it)
1
2
3
4
[None, None, None, None]
>>> 

Answer 2

正如您所说，您必须转换思维方式才能使用函数式编程。函数式编程的关键概念之一是lazy evaluation，这是Haskell 等语言中的默认策略。

此策略的目的是通过仅在需要时计算某些内容来节省时间和内存。从这个意义上说，Python generators 也接近于函数式范式。

如果你想尽快执行它，你不应该把它写成函数式的，如果你不关心结果，你不应该用list()修复它。使用循环是完全可以的。