不知哪儿看到一个说法,大概是当map的函数参数可以直接引用一个已有的函数变量时(比如内建函数int,str之类的),用map更优美些,否则还是用列表解析更直观和快速.

我同意此说法.

昨天在写一个函数时,最开始用的是map:

def process_messages(arr,msgs,mode):
return map(lambda msg:process_message(arr,msg,mode),msgs)

可以看到,那个lambda显得笨拙而庞大.今天起来转念一想,用列表解析不是更好么:

def process_messages(arr,msgs,mode):
return [process_message(arr,msg,mode) for msg in msgs]

前段时间没事的时候用Python模拟map函数时发现,map函数的功能就是列表解析的子集..当时没有用到zip函数,版本是这样:

def imap(func,*seqs):
return (func(*(seq[i] for seq in seqs)) for i in range(len(seqs[0])))

今天突然发现zip函数原来是可以接受多个序列的,于是有了更优美的版本:

def imap(func,*seqs):
return [func(*args) for args in zip(*seqs)]

从上面的imap可以看到,列表解析完全可以涵盖map的功能.当然,一些由于程序构造需要传递函数变量的情况,可能只能使用map.但这种的话总是可以改的.

而且,对于两个或两个以上的序列情况,map函数更繁杂:

map(lambda arg1,arg2,...,argn:func(arg1,arg2,...,argn),seq1,seq2,...,seqn)

[func(*args) for args in zip(seq1,seq2,...,seqn)]

filer也有这样的倾向:

def clean_message(s):
return ''.join(filter(lambda c:c.isalpha(),s.upper())) def clean_message(s):
return ''.join(c for c in s.upper() if c.isalpha())

当然,以下这类情况用map,filter还是非常优美的:

string=''
map(int,string) numseqs=[(1,1,1,0),(1,1,1,1)]
filter(all,numseqs)

附,强大而灵活的zip函数和for循环.

>>> for k,v in [(1,2),(2,4)]:
print k,v 1 2
2 4
>>> for k,v,x in [(1,2,3),(2,4,5)]:
print k,v,x 1 2 3
2 4 5
>>> for k in [(1,2,3),(2,4,5)]:
print k (1, 2, 3)
(2, 4, 5)
>>>

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