零基础学python-19.11 使用迭代工具模拟map

linghaiyan

　　这一章节我们来讨论一下使用迭代工具模拟map。
　　在讨论之前，我们先看一些例子：

>>> list(zip([1,2,3],[4,5,6,7]))
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> list(zip('abcdef','gh'))
[('a', 'g'), ('b', 'h')]
>>> list(zip([1,2,3]))
[(1,), (2,), (3,)]
>>> list(map(abs,[-2,-1,0,1,2]))
[2, 1, 0, 1, 2]
>>> list(map(pow,[1,2,3],[4,5,6,7,8]))
[1, 32, 729]
>>>


从上面的代码我们看出什么呢？　　1.zip对序列的配对操作
　　2.map的一般使用
　　3.map里面的嵌套操作，有着zip的参与
　　我们今天就来使用zip模拟一下map，也就是最后一行代码：

>>> list(map(pow,[1,2,3],[4,5,6,7,8]))
[1, 32, 729]
>>>


上面的代码里面，其实非常明显的进行了zip的配对操作，我们下面给出等价代码：
>>> def test(func,*args):
res=[]
for item in zip(*args):
res.append(func(*item))
return res
>>> test(pow,[1,2,3],[4,5,6,7,8])
[1, 32, 729]
>>>


注意：上面的代码非常依赖*args的传入语法，如果有一些问题，就会报错。　　上面的代码是先通过zip解析配对*args传入的序列，然后将解析序列的对象当做参数传到func这个函数对象里面
　　

　　上面的代码我们通过使用for来实现，下面我们来看看使用列表解析

>>> def test(func,*args):
return [func(*item) for item in zip(*args)]
>>> test(pow,[1,2,3],[4,5,6,7,8])
[1, 32, 729]
>>>


上面的代码返回一样的结果，但是代码已经精简了许多。　　

　　继续，由于之前我们学到生成器，因此下面我们使用生成器来实现，这样可以降低运行时的内存浪费，提供性能

>>> def test(func,*args):
return (func(*item) for item in zip(*args))
>>> test(pow,[1,2,3],[4,5,6,7,8])
<generator object <genexpr> at 0x0240C030>
>>> list(test(pow,[1,2,3],[4,5,6,7,8]))
[1, 32, 729]
>>>

>>> def test(func,*args):
for item in zip(*args):
yield func(*item)

>>> test(pow,[1,2,3],[4,5,6,7,8])
<generator object test at 0x02404FD0>
>>> list(test(pow,[1,2,3],[4,5,6,7,8]))
[1, 32, 729]
>>>


上面的代码分别通过yield以及生成器表达式来实现，从而提高性能与降低内存浪费。　　

　　总结：这一章节主要讨论了使用迭代工具模拟map，并且讨论了如何使用生成器来提高性能。
　　


这一章节就说到这里，谢谢大家


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