摘要：该 map 函数是一个内置的 Python 函数，它有两个参数：函数和可迭代对象。该函数将应用于可迭代对象中的每个项目，并将结果作为新的可迭代对象（称为映射对象）返回。
该 map 函数是一个内置的 Python 函数，它有两个参数：函数和可迭代对象。该函数将应用于可迭代对象中的每个项目，并将结果作为新的可迭代对象（称为映射对象）返回。
使用该 map 函数的基本语法如下：
result = map(function, iterable)在此语法中， function 是要应用于可迭代对象中每个项的函数的名称，并且是 iterable 包含要处理的项的列表、元组或集。
该 map 函数返回一个 map 对象，您可以使用相应的 Python 函数（如 list 、 tuple 或 set ）将其转换为列表、元组或集合。
为了演示函数 map 的强大功能，让我们考虑一个简单的例子：对列表中的数字进行平方。
如果不使用 map ，完成此任务的代码可能如下所示：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squares = for num in numbers: squares.append(num ** 2)print(squares)此代码定义一个数字列表和一个空列表来存储平方数。
然后，它遍历 numbers 列表，对每个数字进行平方，并将结果追加到 squares 列表中。最后，它打印 squares 列表。
使用该 map 函数，可以大大简化此代码：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squares = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))print(squares)在此示例中，定义相同的 numbers 列表，并使用该 map 函数将该 lambda 函数 lambda x: x ** 2 应用于列表中的每个项目。
该 lambda 函数是一个简单的匿名函数，它接受一个参数 （ x ） 并返回其平方 （ x ** 2 ）。
该 map 函数返回一个 map 对象，我们使用该 list 函数将其转换为列表。
结果 squares 列表包含与上一示例相同的值： [1, 4, 9, 16, 25] 。
该 map 函数为 Python 开发人员提供了几个好处和用例：
代码简化：通过将函数应用于可迭代对象中的每个项，该 map 函数消除了对显式循环的需求，并减少了执行重复性任务所需的代码量。
改进的可读性：使用该 map 函数可以使代码更简洁、更易于阅读，因为它表示打算将函数应用于可迭代对象中的每个项。
提高效率：该 map 函数是用 C 语言实现的，这比在 Python 中使用显式循环更快。这可以提高性能，尤其是在处理大型数据集时。
来源：自由坦荡的湖泊AI
