零基础学python-19.11 使用迭代工具模拟map

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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