python - 将可变数量的参数传递给 map 函数

Question

假设我有一个函数，其原型(prototype)是:

def my_func(fixed_param, *args)

我想用多个参数运行这个函数(每次运行不需要相同数量的参数)，例如:

res = map(partial(my_func, fixed_param=3), [[1, 2, 3], [1, 2, 3, 4]])

其中 [1, 2, 3] 和 [1, 2, 3, 4] 分别对应 args 的第一组和第二组参数。

但这行代码失败并出现以下错误:

TypeError: my_func() got multiple values for keyword argument 'fixed_param'

Answer 1

我不太确定 map 与列表理解的性能，因为通常这是您使用的函数的问题。无论如何，您的选择是:

map(lambda x: my_func(3, *x), ...)

或者

from itertools import starmap

starmap(partial(my_func, 3), ...)

像 itertools 中的所有函数一样，starmap 返回一个迭代器，因此如果你想要一个列表，你必须将它传递给 list 构造函数.这肯定会比 listcomp 慢。

编辑基准:

In [1]: def my_func(x, *args):
   ...:     return (x, ) + args
   ...: 

In [2]: from functools import partial

In [3]: from itertools import starmap

In [4]: import random

In [5]: samples = [range(random.choice(range(10))) for _ in range(100)]

In [6]: %timeit map(lambda x: my_func(3, *x), samples)
10000 loops, best of 3: 39.2 µs per loop

In [7]: %timeit list(starmap(partial(my_func, 3), samples))
10000 loops, best of 3: 33.2 µs per loop

In [8]: %timeit [my_func(3, *s) for s in samples]
10000 loops, best of 3: 32.8 µs per loop

为了比较，让我们稍微改变一下功能

In [9]: def my_func(x, args):
       ...:     return (x, )  + tuple(args)
       ...: 

In [10]: %timeit [my_func(3, s) for s in samples]
10000 loops, best of 3: 37.6 µs per loop

In [11]: %timeit map(partial(my_func, 3), samples)
10000 loops, best of 3: 42.1 µs per loop

再一次，列表理解更快。