在python中使用map处理列表时获取项目索引答案

【问题标题】：Getting index of item while processing a list using map in python在python中使用map处理列表时获取项目索引
【发布时间】：2011-07-22 21:51:34
【问题描述】：

在使用 map() 处理列表时，我想在 lambda 中访问项目的索引。我该怎么做？

例如

ranked_users = ['jon','bob','jane','alice','chris']
user_details = map(lambda x: {'name':x, 'rank':?}, ranked_users)

如何获取上述示例中每个用户的排名？

【问题讨论】：

标签： python

【解决方案1】：

使用enumerate:

In [3]: user_details = [{'name':x, 'rank':i} for i,x in enumerate(ranked_users)] 

In [4]: user_details
Out[4]: 
[{'name': 'jon', 'rank': 0},
 {'name': 'bob', 'rank': 1},
 {'name': 'jane', 'rank': 2},
 {'name': 'alice', 'rank': 3},
 {'name': 'chris', 'rank': 4}]

PS。我的第一个答案是

user_details = map(lambda (i,x): {'name':x, 'rank':i}, enumerate(ranked_users))

我强烈建议尽可能在map 和lambda 上使用列表解析或生成器表达式。列表推导更具可读性，并且往往启动速度更快。

【讨论】：

lambda的参数不应该没有括号吗？
@dheerosaur 在这种情况下不是，因为 enumerate 上的 next() 操作返回一个元组。这个 lambda 等效于 def foo((i,x))
@dheerosaur：实际上，括号是强制性的。 enumerate 生成元组（单个对象）。
@Rod，@unutbu：知道了。所以，lambdas 不能像列表推导那样解包元组。
@dheerosaur：是的，lambda 的解包方式与列表推导式不同（在 Python2 中）。请注意，在 Python3 中，lambda 完全拒绝解包：请参阅 diveintopython3.org/…。

【解决方案2】：

您也可以使用 list comprehension 而不是 map() 和 lambda。

ranked_users = ['jon','bob','jane','alice','chris']
user_details = [{'name' : x, 'rank' : ranked_users.index(x)} for x in ranked_users]

输出：

[{'name': 'jon', 'rank': 0}, {'name': 'bob', 'rank': 1}, {'name': 'jane', 'rank': 2}, {'name': 'alice', 'rank': 3}, {'name': 'chris', 'rank': 4}]

列表推导非常强大，与map 和lambda 的组合相比，它也是faster。

【讨论】：

list.index() 仅适用于 ranked_users 的所有成员都是唯一的。给定ranked_users = ['chris','chris'] user_details 输出[{'name': 'chris', 'rank': 0}, {'name': 'chris', 'rank': 0}] 它应该是[{'name': 'chris', 'rank': 0}, {'name': 'chris', 'rank': 1}]。
只有成员是唯一的才有意义（鉴于此数据）......
当然。你的答案符合这个例子。我只是认为向看到这篇文章的任何人说明独特性警告是个好主意。
在排名用户列表上使用索引函数调用有点过度设计。用于表达式的 Python 迭代数据结构中的对象

【解决方案3】：

在我看来，这个问题是关于 map 函数的，由于将元组参数放入 lambda lambda (i,x) 引起的语法错误，首选答案部分正确

枚举的想法很好，正确的解决方案是：

map(lambda x: {'name':x[1], 'rank':x[0]}, enumerate(ranked_users))

还有一些比较速度和理解的时机：

def with_map():
    ranked_users = range(10 ** 6)
    list(map(lambda x: {'name': x[1], 'rank': x[0]}, enumerate(ranked_users)))

def by_comprehension():
    ranked_users = range(10 ** 6)
    [{'name': x, 'rank': i} for i, x in enumerate(ranked_users)]

from timeit import timeit
time_with_map = timeit(with_map, number=10)
time_with_comprehension = timeit(by_comprehension, number=10)

print('list comprehension is about %.2f x faster than map in this test case' % (time_with_map/time_with_comprehension))

测试结果：在这个测试用例中，列表理解比 map 快大约 1.31 倍

【讨论】：

【解决方案4】：

实际上这里是一个比在映射中使用枚举元组更优雅、更详细的解决方案（因为元组索引）。 Map 可以接受更多的迭代作为参数，所以让我们使用它。

map(lambda user, user_id: (user_id, user), ranked_users, range(ranked_users.__len__()))

【讨论】：