一、 Python Map函数基本原理

在Python中，map函数是一个有力巨大的工具，允许我们将一个函数应用于可迭代对象中的个个元素。通过结合lambda表达式，我们能实现更麻烦的函数调用。

比方说以下代码展示了怎么用map函数和一个lambda表达式来计算一组数字的平方：

        def square: return x ** 2
        numbers = 
        result = map, numbers)
        print)  # 输出：
    

1. 单个可迭代对象的传入

map函数能收下一个函数和一个可迭代对象作为参数。函数将应用于可迭代对象中的个个元素。

Python的map函数是内置函数之一， 它收下一个函数和一个序列作为参数，并将该函数应用到序列的个个元素上，返回一个新鲜的迭代器。

2. 优良几个可迭代对象的传入

map函数同样能收下优良几个可迭代对象。只要确保个个可迭代对象中元素的个数相等， 函数将从个个可迭代对象中取出一个元素组成元组，输入到map函数中。

二、 Map函数与列表解析、for循环的对比

在Python中，对于一些轻巧松的迭代运算，我们能用map、列表解析以及for循环三种方式完成相同的任务。

通过对比能找到，map函数返回的是一个迭代器，而列表解析返回的是列表。在处理巨大规模数据时map函数通常比列表解析更迅速，基本上原因是它用了C语言的底层循环。

三、 Map函数的高大级用法

除了基本用法外map函数还有一些高大级用法，能进一步提升数据处理效率。

1. 与filter函数的对比

Python中的filter函数和map函数类似，但它的作用是筛选出由函数返回值为True的输入元素组成的迭代器。

2. 用map函数处理列表长远度不一致的情况

Python 3中的map函数能处理列表长远度不一致的情况，但无法处理类型不一致的情况。

通过本文的介绍，我们深厚入了解了Python中的map函数，体会到了它作为高大阶函数在代码实现上的便捷。一边，我们也看到了一些map函数的高大级用法以及与filter函数的对比，这些个技巧在开发中也非常有用。

欢迎用实际体验验证这些个观点。