参数说明

• function - 应用于每个元素的函数
• iterable1 - 第一个输入的可迭代对象
• iterable2, ... - 可选的其他可迭代对象
• 所有可迭代对象长度不同时，以最短的为准

返回值

在Python 3.x中，map()返回一个迭代器(map对象)，而不是列表。如果需要列表，可以使用list()函数转换。

注意： 由于返回迭代器，实际计算会延迟到需要结果时才进行（惰性求值）

使用lambda表达式

对于简单操作，可以结合lambda表达式避免单独定义函数：

# 使用lambda计算平方
squared = map(lambda x: x**2, numbers)
print(list(squared))  # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]

类型转换应用

map常用于批量类型转换：

# 字符串转浮点数
str_nums = ['1.5', '2.3', '5.8']
float_nums = map(float, str_nums)
print(list(float_nums))  # 输出: [1.5, 2.3, 5.8]

使用lambda表达式

结合lambda处理多个参数：

# 计算三个列表中对应元素的乘积
a = [2, 3, 4]
b = [5, 6, 7]
c = [10, 10, 10]

result = map(lambda x, y, z: x*y*z, a, b, c)
print(list(result))  # 输出: [100, 180, 280]

不同长度迭代对象

当可迭代对象长度不同时，map以最短的为准：

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [10, 20, 30]

# 只处理前三个元素
result = map(lambda x, y: x+y, list1, list2)
print(list(result))  # 输出: [11, 22, 33]

数据处理：计算加权平均值

grades = [85, 90, 78, 92]
weights = [0.2, 0.3, 0.3, 0.2]

# 计算加权平均值
weighted_avg = sum(map(lambda g, w: g * w, grades, weights))
print(f"加权平均分: {weighted_avg:.2f}")

字符串处理：拼接姓名

first_names = ["张", "李", "王"]
last_names = ["三", "四", "五"]

# 拼接全名
full_names = map(lambda f, l: f + l, last_names, first_names)
print(list(full_names))  # 输出: ['张三', '李四', '王五']

数据清洗：转换温度

# 将华氏温度转换为摄氏温度
fahrenheit = [32, 68, 95, 104, 212]

celsius = map(lambda f: (f - 32) * 5/9, fahrenheit)
print([round(c, 1) for c in celsius])  # 四舍五入保留一位小数
# 输出: [0.0, 20.0, 35.0, 40.0, 100.0]

Python 2 vs Python 3

• Python 2中map()返回列表
• Python 3中map()返回迭代器
• 在Python 3中需要显式转换为列表：list(map(...))

性能考虑

• 对于简单操作，map通常比for循环快
• 对于复杂操作，列表推导式可能更高效
• 处理大数据集时，迭代器节省内存

可读性建议

• 对于简单操作，map + lambda很简洁
• 复杂操作建议定义命名函数
• 避免过度嵌套，保持代码可读性