详解Python map函数及Python map()函数的用法
本文详细解析Python内置高阶函数map()的用法。map()接收一个函数和一个或多个可迭代序列，将函数依次作用于每个元素并返回新的列表。文章涵盖单序列处理、多序列并行映射、func为None时等同于zip()的行为，以及类型转换应用，并指出长度不一致或类型不匹配时的报错情况。
Python map函数
map()函数 map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。 例如，对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 如果希望把list的每个元素都作平方，就可以用map()函数： 因此，我们只需要传入函数f(x)=x*x，就可以利用map()函数完成这个计算： def f(x): return x*x print map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 输出结果： [1, 4, 9, 10, 25, 36, 49, 64, 81] 注意：map()函数不改变原有的 list，而是返回一个新的 list。 利用map()函数，可以把一个 list 转换为另一个 list，只需要传入转换函数。 由于list包含的元素可以是任何类型，因此，map() 不仅仅可以处理只包含数值的 list，事实上它可以处理包含任意类型的 list，只要传入的函数f可以处理这种数据类型。 任务 假设用户输入的英文名字不规范，没有按照首字母大写，后续字母小写的规则，请利用map()函数，把一个list（包含若干不规范的英文名字）变成一个包含规范英文名字的list： 输入：['adam', 'LISA', 'barT'] 输出：['Adam', 'Lisa', 'Bart'] def format_name(s): s1=s[0:1].upper()+s[1:].lower(); return s1; print map(format_name, ['adam', 'LISA', 'barT'])
map()是Python语言中内置的高阶函数，其核心功能是对传入的可迭代序列（如列表）中的每一个元素执行指定的映射操作，并最终返回一个包含新元素的新序列。
Python map()函数的用法
Python函数式编程之map()
在Python中，map()、filter()和reduce()是三个专门用于处理序列的内置函数。
格式：
map(func, seq1[, seq2,…])
该函数的第一个参数接收一个函数名，后续参数则接收一个或多个可迭代的序列对象，最终返回一个集合（在Python 3中为迭代器，Python 2中为列表）。
在Python函数式编程体系中，map()函数的作用是将指定的函数func依次作用于序列seq中的每一个元素，并将所有调用结果收集起来作为一个列表返回。如果传入的func参数为None，其作用效果等同于zip()函数。
1、当传入的序列只有一个时，map()函数会将函数func作用于该序列的每个元素上，并生成一个新的序列。
下面通过具体示例来展示当只有一个序列时，map()函数的工作机制。
从逻辑流程可以看出，函数func会依次作用于序列seq中的每个元素，最终得到由func(seq[n])组成的列表。为了更直观地理解这一过程，请参考下方的示例代码。
#使用lambda >>> print map(lambda x: x % 2, range(7)) [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
#使用列表解析 >>> print [x % 2 for x in range(7)] [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
当只有一个序列时，虽然可以使用filter()函数进行类似处理，但在某些特定场景下filter()无法替代map()的功能，具体差异在于返回值的形式和处理逻辑。
2、当传入的序列多于一个时，map()可以并行地对每个序列执行如下所示的操作过程：
从图示逻辑可以看出，每个序列在同一位置的元素会被同时传入一个支持多参数的func函数中，函数执行后得到一个返回值，并将这些返回值存放在一个列表中。下面通过一个包含多个序列的示例进行说明：
>>> print map(lambda x , y : x ** y, [2,4,6],[3,2,1]) [8, 16, 6]
如果上述场景不使用map()函数，则必须使用for循环，依次对每个位置的元素调用该函数来执行操作。此外，map()的返回值还可以是一个元组，例如：
>>> print map(lambda x , y : (x ** y, x + y), [2,4,6],[3,2,1]) [(8, 5), (16, 6), (6, 7)]
当func函数参数为None时，map()的行为等同于zip()函数。目前zip()函数已逐渐取代这种用法，其主要目的是将多个列表相同位置的元素归并到一个元组中。例如：
>>> print map(None, [2,4,6],[3,2,1]) [(2, 3), (4, 2), (6, 1)]
需要注意的是：
map()函数无法处理序列长度不一致的情况，也无法处理对应位置操作数类型不一致的情况，这两种情况均会引发类型错误。具体表现可参考下图：
3、使用map()函数可以实现将其他数据类型转换为列表，但这种转换存在类型限制。具体的类型限制规则需要在后续学习中逐步掌握。这里提供几个能够成功转换的示例：
***将元组转换成list***
>>> map(int, (1,2,3))
[1, 2, 3]
***将字符串转换成list***
>>> map(int, '1234')
[1, 2, 3, 4]
***提取字典的key，并将结果存放在一个list中***
>>> map(int, {1:2,2:3,3:4})
[1, 2, 3]
***字符串转换成元组，并将结果以列表的形式返回***
>>> map(tuple, 'agdf')
[('a',), ('g',), ('d',), ('f',)]
#将小写转成大写
def u_to_l (s):
return s.upper()
print map(u_to_l,'asdfd')
总结
以上所述是小编给大家介绍的详解Python map函数及Python map()函数的用法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对本站网站的支持！
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