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聲明：在人工智能技術(shù)教學(xué)期間，不少學(xué)生向我提一些python相關(guān)的問題，所以為了讓同學(xué)們掌握更多擴(kuò)展知識(shí)更好地理解AI技術(shù)，我讓助理負(fù)責(zé)分享這套python系列教程，希望能幫到大家！由于這套python教程不是由我所寫，所以不如我的AI技術(shù)教學(xué)風(fēng)趣幽默，學(xué)起來比較枯燥；但它的知識(shí)點(diǎn)還是講到位的了，也值得閱讀！想要學(xué)習(xí)AI技術(shù)的同學(xué)可以點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)到我的[教學(xué)網(wǎng)站](https://www.captainai.net/csdn)。PS：看不懂本篇文章的同學(xué)請(qǐng)先看前面的文章，循序漸進(jìn)每天學(xué)一點(diǎn)就不會(huì)覺得難了！

編程中我們常常要做的一件事就是對(duì)列表中每一個(gè)元素都進(jìn)行一個(gè)操作。例如，在一個(gè)列表counter中更新所有的數(shù)字，我們可以簡(jiǎn)單地通過一個(gè)for循環(huán)來實(shí)現(xiàn)。

```

>>>counters = [1,2,3,4]

>>>

>>>updated = []

>>>for x in counters:

...? ? updated.append（x + 10）? ? ?# Add 10 to each item

...

>>>updated

[11,12,13,14]

```

因?yàn)檫@是一個(gè)常見的操作，Python已經(jīng)為我們提供了一個(gè)內(nèi)置的工具函數(shù)——就是map函數(shù)。它會(huì)對(duì)一個(gè)序列對(duì)象中的每一個(gè)元素應(yīng)用被傳入的函數(shù)。如下所示。

```

>>>def inc（x）: return x + 10? ? # Function to be run

...

>>>list（map（inc,counters））? ? ?# Collect results

[11,12,13,14]

```

map對(duì)列表中的每個(gè)元素都調(diào)用了inc函數(shù)。別忘了，map在Python 3.0中是一個(gè)可迭代對(duì)象，因此，在這里，我們用一個(gè)列表list調(diào)用來迫使它生成所有的結(jié)果以顯示，這在Python 2.6中不是必需的。

由于map期待傳入一個(gè)函數(shù)，這恰好是lambda常出現(xiàn)的地方之一：

```

>>>list（map（（lambda x: x + 3）,counters）） # Function expression

[4,5,6,7]

```

這里，函數(shù)將會(huì)為counters列表中的每一個(gè)元素加3。因?yàn)檫@個(gè)函數(shù)不會(huì)在其他的地方用到，所以將它寫成了一行的lambda。

某些程度上來說，使用map與for循環(huán)是等效的，我們可以自己編寫一個(gè)類似map的映射工具。

```

>>>def mymap（func,seq）:

...? ? res = []

...? ? for x in seq: res.append（func（x））

...? ? return res

```

我們可以用內(nèi)置函數(shù)或我們自己的對(duì)等形式將其映射到一個(gè)序列：

```

>>>list（map（inc,[1,2,3]））? ? ? # Built-in is an iterator

[11,12,13]

>>>mymap（inc,[1,2,3]）? ? ? ? ? # Ours builds a list （see generators）

[11,12,13]

```

盡管如此，因?yàn)閙ap是內(nèi)置函數(shù)，所以有一些性能方面的優(yōu)勢(shì)（簡(jiǎn)而言之，它要比自己編寫的for循環(huán)更快）。所以盡管我們也能夠來模擬map，但是當(dāng)有速度優(yōu)勢(shì)的內(nèi)置函數(shù)已經(jīng)提供了這樣的功能，再去模擬，意義不是很大。

另外map調(diào)用與列表解析很相似，但是map對(duì)每一個(gè)元素應(yīng)用函數(shù)調(diào)用而不是任意的表達(dá)式。因?yàn)檫@點(diǎn)限制，從某種意義上來說，它成為了不太通用的工具。盡管如此，在某些情況下，目前map比列表解析運(yùn)行起來更快，并且它所編寫的代碼也較少。