Python 的内置函数map（）Lambda （）

map() 是 Python 内置的高阶函数，用于对可迭代对象中的每个元素应用指定的函数，并返回一个包含所有结果的 map 对象（可迭代对象）。

基本语法
map(function, iterable, ...)

function: 应用于每个元素的函数
iterable: 一个或多个可迭代对象（如列表、元组等）
特点
惰性求值：map 对象不会立即计算所有结果，只有在需要时才会计算
内存高效：处理大数据集时比列表推导式更节省内存
可多参数：可以接受多个可迭代对象作为输入
2. 基础用法
示例 1: 对列表中的每个元素求平方
# 定义一个平方函数
def square(x):
return x ** 2

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用 map 应用 square 函数到 numbers 的每个元素
squared = map(square, numbers)

# 将 map 对象转换为列表查看结果
print(list(squared)) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]
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示例 2: 将字符串列表转换为整数列表
str_numbers = ['1', '2', '3', '4', '5']
# 使用内置 int 函数转换每个字符串
int_numbers = map(int, str_numbers)

print(list(int_numbers)) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5]
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3. 使用 lambda 函数
map() 经常与匿名 lambda 函数结合使用，使代码更简洁。

示例 1: 计算列表中每个元素的立方
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用 lambda 函数计算立方
cubed = map(lambda x: x ** 3, numbers)

print(list(cubed)) # 输出: [1, 8, 27, 64, 125]
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示例 2: 将名字列表转换为大写
names = ['alice', 'bob', 'charlie']
# 使用 lambda 和 str.upper 方法
upper_names = map(lambda name: name.upper(), names)

print(list(upper_names)) # 输出: ['ALICE', 'BOB', 'CHARLIE']
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4. 多参数映射
map() 可以接受多个可迭代对象，函数需要接受相应数量的参数。

示例 1: 两个列表对应元素相加
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
# lambda 函数接受两个参数
sum_list = map(lambda x, y: x + y, list1, list2)

print(list(sum_list)) # 输出: [5, 7, 9]
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示例 2: 计算三个列表中对应元素的乘积
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = [7, 8, 9]
# lambda 函数接受三个参数
product = map(lambda x, y, z: x * y * z, a, b, c)

print(list(product)) # 输出: [28, 80, 162]
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5. 与内置函数结合使用
示例 1: 使用 str 方法处理列表
words = ['hello', 'world', 'python']
# 使用 str.capitalize 方法
capitalized = map(str.capitalize, words)

print(list(capitalized)) # 输出: ['Hello', 'World', 'Python']
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示例 2: 使用 len 获取字符串长度
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
# 使用内置 len 函数
lengths = map(len, fruits)

print(list(lengths)) # 输出: [5, 6, 6]
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6. 高级应用
示例 1: 处理嵌套数据结构
# 列表中的每个元素是一个元组
data = [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
# 提取每个元组的第一个元素
first_elements = map(lambda item: item[0], data)

print(list(first_elements)) # 输出: [1, 2, 3]
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示例 2: 字典数据处理
students = [
{'name': 'Alice', 'score': 85},
{'name': 'Bob', 'score': 92},
{'name': 'Charlie', 'score': 78}
]
# 提取所有学生的分数
scores = map(lambda student: student['score'], students)

print(list(scores)) # 输出: [85, 92, 78]
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7. 与其他函数式编程工具结合
示例 1: 与 filter() 结合使用
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 先过滤偶数，然后计算平方
result = map(lambda x: x ** 2, filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

print(list(result)) # 输出: [4, 16, 36, 64]
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示例 2: 与 functools.reduce() 结合
from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 先计算平方，然后求和
sum_of_squares = reduce(lambda x, y: x + y, map(lambda x: x ** 2, numbers))

print(sum_of_squares) # 输出: 55 (1 + 4 + 9 + 16 + 25)
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8. 性能考虑
示例 1: 比较 map 和列表推导式
import timeit

# 测试 map 性能
map_time = timeit.timeit(
'list(map(lambda x: x * 2, range(1000)))',
number=10000
)

# 测试列表推导式性能
list_comp_time = timeit.timeit(
'[x * 2 for x in range(1000)]',
number=10000
)

print(f"Map time: {map_time:.5f} seconds") # 通常比列表推导式稍慢
print(f"List comprehension time: {list_comp_time:.5f} seconds")
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示例 2: 大数据集处理
# 生成大数据集
big_data = range(1, 1000001)

# 使用 map 处理，内存效率高
squares = map(lambda x: x ** 2, big_data)

# 只计算前几个结果而不消耗所有内存
for i, num in enumerate(squares):
print(num)
if i >= 4: # 只打印前5个结果
break
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9. 实际应用场景
示例 1: 数据清洗
# 原始数据包含各种格式的数字字符串
raw_data = ['1', ' 2 ', '3.0', '$4', '5 items']
# 清洗函数
def clean_number(s):
# 去除空格和美元符号
s = s.strip().replace('$', '')
# 只保留数字部分
s = ''.join(c for c in s if c.isdigit() or c == '.')
return float(s) if '.' in s else int(s)

# 应用清洗函数
cleaned_data = map(clean_number, raw_data)

print(list(cleaned_data)) # 输出: [1, 2, 3.0, 4, 5]
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示例 2: 多步骤数据处理管道
# 模拟从数据库获取的原始数据
raw_records = [
{'name': ' Alice ', 'age': '25', 'email': 'ALICE@example.com'},
{'name': 'Bob', 'age': '30', 'email': 'bob@test.org'},
{'name': 'Charlie', 'age': '35', 'email': 'CHARLIE@demo.net'}
]

# 定义处理函数
def process_record(record):
# 标准化名字: 去除空格并首字母大写
record['name'] = record['name'].strip().title()
# 转换年龄为整数
record['age'] = int(record['age'])
# 标准化邮箱为小写
record['email'] = record['email'].lower()
return record

# 应用处理函数到所有记录
processed_records = map(process_record, raw_records)

print(list(processed_records))
# 输出: [{'name': 'Alice', 'age': 25, 'email': 'alice@example.com'}, ...]
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10. 注意事项和最佳实践
内存考虑：map 返回的是迭代器，在处理完之前不要转换为列表
可读性：复杂逻辑建议使用明确的函数而非复杂的 lambda
错误处理：考虑在映射函数中添加错误处理逻辑
并行处理：对于CPU密集型任务，考虑使用multiprocessing.Pool.map()
示例 1: 错误处理
def safe_divide(x, y):
try:
return x / y
except ZeroDivisionError:
return float('inf') # 返回无穷大表示除以零

nums = [1, 2, 3, 4]
divisors = [2, 0, 1, 0.5]

result = map(safe_divide, nums, divisors)
print(list(result)) # 输出: [0.5, inf, 3.0, 8.0]
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示例 2: 使用命名函数提高可读性
# 复杂的处理逻辑更适合使用命名函数
def process_customer_data(customer):
# 提取关键信息
name = customer['name'].strip().title()
age = max(18, min(99, int(customer['age']))) # 限制年龄范围
membership = customer.get('membership', 'basic').lower()

# 计算折扣
discount = 0.1 if membership == 'premium' else 0.05 if membership == 'gold' else 0

return {
'name': name,
'age': age,
'discount': discount
}

customers = [
{'name': ' alice ', 'age': '25', 'membership': 'Premium'},
{'name': 'bob', 'age': '17', 'membership': 'basic'},
{'name': 'Charlie', 'age': '30', 'membership': 'GOLD'}
]

processed = map(process_customer_data, customers)
print(list(processed))
# 输出: [{'name': 'Alice', 'age': 25, 'discount': 0.1}, ...]

 

Lambda 的组成分为三部分

Lambda表达式是Python中的一种匿名函数，它可以在一行代码中定义函数并立即调用它。与普通函数不同的是，Lambda函数通常不需要使用def关键字去定义，而是在需要时直接使用lambda关键字来创建。Lambda函数可以接受任意数量的参数，但只能返回一个表达式的结果。Lambda表达式的语法形式如下：

lambda arguments: expression

其中，arguments为函数的参数列表，expression为函数的返回值表达式。当参数列表为多个参数时，使用逗号分隔即可。Lambda函数返回一个函数对象，这个函数对象可以被调用，也可以被赋值给变量，甚至可以作为其他函数的参数。

Lambda表达式应用场景

1. 函数作为参数

Lambda表达式可以作为函数的参数传递

result = map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(result))  # 输出[1, 4, 9, 16, 25]

#将小于0.5的数设置为0，大于0.5的设置为1
import numpy as np
a=np.array ([0.1,0.2,0.3,0.6,0.8])
result = map(lambda x:( 0 if x<0.5 else 1),a)
print(list(result))  # [0, 0, 0, 1, 1]

2. 条件筛选

filter函数接收一个Lambda表达式和一个序列，它会返回序列中所有偶数组成的新序列。

result = filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(result))  # 输出[2, 4]

3. 函数式编程

Lambda表达式可以作为函数的返回值，用于构造更为复杂的计算过程

def add_function(n):
    return lambda x: x + n
add_3 = add_function(3)
print(add_3(4))  # 输出7

def do_something(callback):
    data = "Hello, World!"
    result = callback(data)
    print(result)
do_something(lambda x: len(x))  # 输出13

三、Lambda表达式和map、filter、reduce的结合

1. Lambda表达式和map的结合

map函数和Lambda表达式常常一起使用，可以对序列中的每个元素应用Lambda表达式，并返回结果序列。

result = map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(result))  # 输出[1, 4, 9, 16, 25]

2. Lambda表达式和filter的结合

filter函数和Lambda表达式组合使用可以实现对序列中符合特定条件的元素进行筛选。

result = filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5])
print(list(result))  # 输出[2, 4]

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers) #[2, 4, 6, 8, 10]
#上面的代码使用了filter()函数来过滤列表numbers，使用Lambda表达式判断元素是否为偶数。最终输出的是筛选出来的偶数列表。

3. Lambda表达式和reduce的结合

reduce函数可以对序列中的元素依次累加，Lambda表达式可以定义累加过程。

from functools import reduce 
result = reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5])
print(result)  # 输出15

四、Lambda表达式在Python中的高级用法

1. 列表排序(sort)

列表的sort方法可以接收一个key参数，用于定义列表排序的规则。Lambda表达式可以作为参数传递给key，定义更复杂的列表排序规则。

fruits = ["apple", "orange", "banana", "lemon"]
fruits.sort(key=lambda x: len(x))
print(fruits)  # 输出['apple', 'lemon', 'banana', 'orange']

students = [('Jack', 30), ('Bob', 27), ('Linda', 25), ('Mike', 28)]
students.sort(key=lambda student: student[1])
print(students)  #[('Linda', 25), ('Bob', 27), ('Mike', 28), ('Jack', 30)]

2. 列表切片

Lambda表达式可以用来指定切片的起始位置和结束位置。

nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
result = nums[lambda x: 2:lambda x: 5]
print(result)  # 输出[3, 4, 5]

3. 字典排序(sorted)

在Python中，可以使用sorted函数对字典进行排序。Lambda表达式可以指定排序规则。

data = {"apple": 5, "orange": 3, "banana": 8, "lemon": 1}
sorted_data = sorted(data.items(), key=lambda x: x[1])
print(sorted_data)  # 输出[('lemon', 1), ('orange', 3), ('apple', 5), ('banana', 8)]

Lambda表达式注意事项

1. Lambda表达式的使用场景一般用于定义简单的函数，如果需要编写复杂的函数，建议使用普通函数。
2. Lambda表达式用于匿名函数，只能有一个表达式，不用写return，自动返回其表达式的结果。
3. Lambda表达式是表达式，不是语句，因此不能包含循环、条件判断等复杂的语句。
4. Lambda函数也是函数对象，可以将其赋值给变量或作为其他函数的参数来使用。
5. Lambda表达式可以被Python的函数式编程模块（如filter()、map()）所使用。