在某些情况下，Map可能会快得多(当您没有为此目的而使用lambda，而是在Map和列表推导中使用相同的函数时)。在其他情况下，列表推导式可能更快，大多数(不是所有)python主义者认为它们更直接、更清晰。

当使用完全相同的函数时，map的微小速度优势的例子:

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(hex, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.86 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[hex(x) for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 5.58 usec per loop

当map需要lambda时，性能比较完全颠倒的示例:

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(lambda x: x+2, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.24 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[x+2 for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 2.32 usec per loop

在某些情况下，Map可能会快得多(当您没有为此目的而使用lambda，而是在Map和列表推导中使用相同的函数时)。在其他情况下，列表推导式可能更快，大多数(不是所有)python主义者认为它们更直接、更清晰。

当使用完全相同的函数时，map的微小速度优势的例子:

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(hex, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.86 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[hex(x) for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 5.58 usec per loop

当map需要lambda时，性能比较完全颠倒的示例:

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(lambda x: x+2, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.24 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[x+2 for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 2.32 usec per loop

我运行了一个快速测试，比较了调用对象方法的三种方法。在这种情况下，时间差可以忽略不计，这是函数的问题(参见@Alex Martelli的回复)。在这里，我研究了以下方法:

# map_lambda
list(map(lambda x: x.add(), vals))

# map_operator
from operator import methodcaller
list(map(methodcaller("add"), vals))

# map_comprehension
[x.add() for x in vals]

我查看了整数(Python int)和浮点数(Python float)的列表(存储在变量vals中)，以增加列表的大小。考虑以下虚拟类DummyNum:

class DummyNum(object):
    """Dummy class"""
    __slots__ = 'n',

    def __init__(self, n):
        self.n = n

    def add(self):
        self.n += 5

具体来说，就是add方法。__slots__属性是Python中的一个简单优化，用于定义类(属性)所需的总内存，减少内存大小。 这里是结果图。

如前所述，所使用的技术只会产生最小的差异，您应该以对您来说最易读的方式进行编码，或者在特定的情况下进行编码。在这种情况下，列表理解(map_comprehension技术)对于对象中的两种类型的添加是最快的，特别是对于较短的列表。

访问这个粘贴文件以获取用于生成图表和数据的源。

我发现列表推导式通常比映射式更能表达我想要做的事情——它们都能完成，但前者节省了试图理解复杂lambda表达式的精神负担。

在某个地方也有一个采访(我不能马上找到)，Guido列出lambdas和函数函数是他最后悔接受Python的东西，所以你可以认为它们是非Python的。

所以从Python 3开始，map()是一个迭代器，你需要记住你需要什么:一个迭代器或列表对象。

正如@AlexMartelli已经提到的，只有在不使用lambda函数的情况下，map()才比列表理解更快。

我会给你们看一些时间比较。

Python 3.5.2和CPythonI已经使用了Jupiter笔记本电脑，特别是%timeit内置的魔法命令 测量:s == 1000 ms == 1000 * 1000µs = 1000 * 1000 * 1000 ns

设置:

x_list = [(i, i+1, i+2, i*2, i-9) for i in range(1000)]
i_list = list(range(1000))

内置函数:

%timeit map(sum, x_list)  # creating iterator object
# Output: The slowest run took 9.91 times longer than the fastest. 
# This could mean that an intermediate result is being cached.
# 1000000 loops, best of 3: 277 ns per loop

%timeit list(map(sum, x_list))  # creating list with map
# Output: 1000 loops, best of 3: 214 µs per loop

%timeit [sum(x) for x in x_list]  # creating list with list comprehension
# Output: 1000 loops, best of 3: 290 µs per loop

lambda函数:

%timeit map(lambda i: i+1, i_list)
# Output: The slowest run took 8.64 times longer than the fastest. 
# This could mean that an intermediate result is being cached.
# 1000000 loops, best of 3: 325 ns per loop

%timeit list(map(lambda i: i+1, i_list))
# Output: 1000 loops, best of 3: 183 µs per loop

%timeit [i+1 for i in i_list]
# Output: 10000 loops, best of 3: 84.2 µs per loop

还有类似生成器表达式的东西，参见PEP-0289。所以我认为把它添加到比较中是有用的

%timeit (sum(i) for i in x_list)
# Output: The slowest run took 6.66 times longer than the fastest. 
# This could mean that an intermediate result is being cached.
# 1000000 loops, best of 3: 495 ns per loop

%timeit list((sum(x) for x in x_list))
# Output: 1000 loops, best of 3: 319 µs per loop

%timeit (i+1 for i in i_list)
# Output: The slowest run took 6.83 times longer than the fastest. 
# This could mean that an intermediate result is being cached.
# 1000000 loops, best of 3: 506 ns per loop

%timeit list((i+1 for i in i_list))
# Output: 10000 loops, best of 3: 125 µs per loop

你需要列表对象:

如果是自定义函数，则使用列表推导式;如果是内置函数，则使用list(map())

你不需要列表对象，你只需要一个可迭代对象:

总是使用map()!

如果您计划编写任何异步、并行或分布式代码，您可能更喜欢map而不是列表解析——因为大多数异步、并行或分布式包都提供map函数来重载python的map。然后，通过将适当的映射函数传递给代码的其余部分，您可能不必修改原始的串行代码以使其并行运行(等等)。