Python 中的映射與列表理解：什麼時候更快、更 Pythonic？

映射與列表理解：效能與Python 性

在處理可迭代資料時，Python 程式設計師經常面臨使用map() 之間的選擇並列出推導式。雖然這兩種方法都為資料轉換提供了優雅的語法，但值得了解它們在效率和 Pythonic 風格方面的細微差別。

如果轉換函數已經在 map() 和列表理解之間定義和共享，則 map () 可能會表現出輕微的速度優勢。然而，當map()函數需要lambda表達式時，這個優勢就變得可以忽略不計。

考慮以下範例：

xs = range(10)

在map()和列表理解中使用相同的函數進行轉換:

map(hex, xs)
[hex(x) for x in xs]

運行基準測試表明，map( ) 在這方面稍微快一些場景：

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(hex, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.86 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[hex(x) for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 5.58 usec per loop

但是，當map() 函數需要lambda時，效能比較會顯著翻轉：

map(lambda x: x+2, xs)
[x+2 for x in xs]

基準結果顯示在這種情況下列表推導式具有明顯的優勢:

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(lambda x: x+2, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.24 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[x+2 for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 2.32 usec per loop

除了效能之外，Python 開發人員通常認為清單推導式更具Python 風格。它們直接而簡潔的語法被認為比使用 map() 和 lambda 更慣用。

最終，map() 和列表理解之間的選擇取決於特定的用例以及程式設計師對效率與 Pythonicity 的偏好。然而，了解效能上的細微差異可以指導做出明智的決策以實現最佳程式碼最佳化。

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