为什么`for`可以迭代对，但`lambda i,x:`不能`map`对？答案

【问题标题】：Why `for` can iterate pairs, but `lambda i,x:` cannot `map` pairs?为什么`for`可以迭代对，但`lambda i,x:`不能`map`对？
【发布时间】：2015-09-16 19:05:05
【问题描述】：

我在存档中找不到这样的问题。

使用for 可以解包迭代对：

>>> for i, x in enumerate([5,10,15]): print('x[%d]=%d' % (i, x))
x[0]=5
x[1]=10
x[2]=15

或者也可以不解压它们：

>>> for x in enumerate([5,10,15]): print(x)
(0, 5)
(1, 10)
(2, 15)

然而，当使用map()时，这个解包是不可能的：

>>> list(map(lambda i, x: x**i, enumerate([5,10,15])))
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
TypeError: <lambda>() missing 1 required positional argument: 'x'

这是为什么？设计选择？为什么？

我想有人可以实现这样的包装器：

def map1(func, *iterables):
    from inspect import signature
    params = signature(func).parameters
    if len(params) == 1:
        yield from map(func, *iterables)
    else:
        yield from map(lambda x: func(*x), *iterables)

（适用于任何情况）

或另一个盲目地解包参数：

def map2(func, *iterables):
    yield from map(lambda x: func(*x), *iterables)

（我猜后者会造成一些麻烦）

是否有（好的）理由不这样做？

【问题讨论】：

您正在寻找itertools.starmap。
enumerate的情况可以使用list(map(lambda i, x: x**i, itertools.count(), [5,10,15]))

标签： python python-3.x lambda iterable enumerate

【解决方案1】：

这不是lambda 的问题，而是map 的问题。 documentation 说：

如果传递了额外的可迭代参数，则函数必须接受那么多参数并并行应用于所有可迭代的项目。

换句话说，该函数必须采用与您传递的可迭代数量相同数量的参数。可迭代对象中每个单独元素的大小不相关。

如果您想将 single 可迭代的每个元素作为多个参数传递，可以使用 zip 和参数解包来转置序列：

>>> map(lambda i, x: x**i, *zip(*enumerate([5,10,15])))
[1, 10, 225]

正如 Ashwini 所说，您也可以使用 itertools.starmap 而不是 map。

【讨论】：

转置序列序列（+1）的好技巧。但我想对于枚举的特殊情况，可以只做map(f, range(len(lst)), lst)，不是吗？
@mescalinum：是的，你可以在这种情况下这样做。

【解决方案2】：

这是因为enumerate() 返回一个枚举对象，该对象在多个枚举对象中保存一对值。如果你尝试：

>>> enumerate([5,10,15])
>>> <enumerate at 0x39152d8>
>>>e = enumerate([5,10,15])

>>> for i in e:
    print e

<enumerate object at 0x03915080>
<enumerate object at 0x03915080>
<enumerate object at 0x03915080>

你在他的声明中做了什么：

map(lambda i, x: x**i, enumerate([5,10,15]))

将return 的enumerate() 值传递给lambda。因此，当您指定两个参数时，它只会获得一个值。如果你尝试：

>>>map(lambda i: i[0] * i[1], enumerate([5,10,15]))
>>> [0,10,30]

你得到预期的输出

【讨论】：