map() 是 Python 內置的一個高階函數，它接收一個函數和一個可迭代對象作為參數，將函數依次作用在可迭代對象的每個元素上，并返回一個迭代器（Python 3.x 中）。

基本語法

map(function, iterable, ...)

• function: 應用于每個元素的函數
• iterable: 一個或多個可迭代對象（如列表、元組等）

工作原理

map() 函數會將 function 應用到 iterable 的每一個元素上，并返回一個包含所有結果的迭代器。在 Python 3.x 中，map() 返回的是 map 對象（迭代器），如果需要列表結果，可以使用 list() 進行轉換。

基本示例

示例1：對列表中的每個元素求平方

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

示例2：將字符串列表轉換為整數列表

str_numbers = ['1', '2', '3', '4', '5']
int_numbers = map(int, str_numbers)
print(list(int_numbers))  # 輸出: [1, 2, 3, 4, 5]

示例3：多個可迭代對象

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
result = map(lambda x, y: x + y, list1, list2)
print(list(result))  # 輸出: [5, 7, 9]

與列表推導式的比較

map() 函數的功能通常可以用列表推導式實現：

# 使用map
squared = map(lambda x: x**2, numbers)# 使用列表推導式
squared = [x**2 for x in numbers]

選擇哪種方式主要取決于個人偏好和代碼可讀性。一般來說：

• 對于簡單操作，列表推導式更直觀
• 對于已有命名函數的情況，map() 可能更合適

性能考慮

map() 函數在某些情況下可能比等效的循環或列表推導式更快，特別是在處理大數據集時，因為它利用了 Python 的內部優化。然而，這種性能差異通常不大，不應作為選擇的主要依據。

注意事項

1. 惰性求值：在 Python 3.x 中，map() 返回的是迭代器，這意味著它不會立即計算所有結果，而是在需要時才生成值。這可以節省內存，特別是處理大數據集時。

2. 函數參數：傳遞給 map() 的函數應該只接受一個參數（當處理單個可迭代對象時）或多個參數（當處理多個可迭代對象時）。

3. 長度不匹配：當處理多個可迭代對象時，map() 會在最短的可迭代對象耗盡時停止。

4. None 函數：如果 function 是 None，map() 會將多個可迭代對象的元素作為元組返回：

   result = map(None, [1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'])
   # 在Python 2中會返回 [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]
   # 在Python 3中這種用法已被移除
   

實際應用場景

1. 數據轉換：將一種數據類型轉換為另一種
2. 批量操作：對數據集中的每個元素執行相同操作
3. 函數式編程：作為函數式編程范式的一部分
4. 并行處理：可以與多線程/多進程結合使用

總結

map() 是 Python 中一個強大的高階函數，它提供了一種簡潔的方式來對可迭代對象中的每個元素應用函數。雖然列表推導式在簡單情況下可能更易讀，但 map() 在處理復雜操作或已有命名函數時非常有用，并且具有惰性求值的優勢。