映射，然后迭代 - 为什么？答案

【问题标题】：map, then iterate - why?映射，然后迭代 - 为什么？
【发布时间】：2013-08-26 14:05:04
【问题描述】：

在DEAP example（Python框架）中有一段代码：

# Evaluate the entire population
fitnesses = list(map(toolbox.evaluate, pop))
for ind, fit in zip(pop, fitnesses):
    ind.fitness.values = fit

为什么他们使用map，然后使用for？为什么不只是：

for ind in pop:
    ind.fitness.values = toolbox.evaluate(ind)

【问题讨论】：

我能想到的唯一原因是，在分配给任何ind.fitness.values 之前，评估对toolbox.evaluate() 的所有调用可能很重要。也许是并发问题？还是分配有副作用？
可能只是破解代码的剩余部分。也许在旧版本中，有两行之间使用fitnesses 用于不同目的。

【解决方案1】：

我是 DEAP 开发人员之一。

我们使用地图，以便我们可以通过将地图替换为并行地图来轻松并行化评估。

在后面的示例中，我们使用了一个工具箱，其中注册了一个地图（__buitins__.map），可以用multiprocessing.Pool.map 或scoop.futures.map 替换。您可以查看文档以了解如何分发评估here

【讨论】：