Python map學習筆記

map是一個高階用法，字面意義是映射，它的作用就是把一個數據結構映射成另外一種數據結構。

map用法比較繞，最好是對基礎數據結構很熟悉了再使用，比如列表，字典，序列化這些。

 

 

map的基本語法如下：

map(function_object, iterable1, iterable2, ...)

 

map函數需要一個函數對象和任意數量的iterables，如list，dictionary等。它為序列中的每個元素執行function_object，並返回由函數對象修改的元素組成的列表。
示例如下：

def add2(x):
    return x+2

map(add2, [1,2,3,4])  # Output: [3,4,5,6]

 

在上面的例子中，map對list中的每個元素1,2,3,4執行add2函數並返回[3,4,5,6]
接着看看如何用map和lambda重寫上面的代碼：

map(lambda x: x+2, [1,2,3,4])  #Output: [3,4,5,6]

 

僅僅一行即可搞定！

使用map和lambda迭代dictionary:

dict_a = [{'name': 'python', 'points': 10}, {'name': 'java', 'points': 8}]
  
map(lambda x : x['name'], dict_a) # Output: ['python', 'java']
  
map(lambda x : x['points']*10,  dict_a) # Output: [100, 80]

map(lambda x : x['name'] == "python", dict_a) # Output: [True, False]

 

以上代碼中，dict_a中的每個dict作為參數傳遞給lambda函數。lambda函數表達式作用於每個dict的結果作為輸出。

map函數作用於多個iterables

list_a = [1, 2, 3]
list_b = [10, 20, 30]
  
map(lambda x, y: x + y, list_a, list_b) # Output: [11, 22, 33]

 

這里，list_a和list_b的第i個元素作為參數傳遞給lambda函數。

在Python3中，map函數返回一個惰性計算(lazily evaluated)的迭代器（iterator）或map對象。就像zip函數是惰性計算那樣。
我們不能通過index訪問map對象的元素，也不能使用len()得到它的長度。
但我們可以強制轉換map對象為list：

map_output = map(lambda x: x*2, [1, 2, 3, 4])
print(map_output) # Output: map object: 



list_map_output = list(map_output)

print(list_map_output) # Output: [2, 4, 6, 8]

 

文章首發於我的技術博客猿人學的Python基礎教程