map函数对Python中的迭代器进行映射操作

Python中的map()函数可以将一个或多个迭代器作为参数，以一个函数为操作，返回一个新的迭代器，该新迭代器的元素由对传入的迭代器进行映射操作并返回的结果组成。在这个过程中，map()函数不会改变原有的迭代器，而是返回一个新的迭代器。

map()函数的基本语法为：map(function, iterable, ...)

其中，function是一个函数名，表示要对iterable中的每一个元素进行何种操作；iterable是一个或多个迭代器对象，有时也可以是一个或多个可迭代的对象。如果有多个iterable参数，则function必须能够接受相应数量的参数。

下面我们来看几个使用map函数的例子：

1.将列表中的每个元素平方

lst = [1, 2, 3, 4]
squared = map(lambda x: x**2, lst)
print(list(squared))

输出：

[1, 4, 9, 16]

2.将两个列表对应位置上的元素相加

lst1 = [1, 2, 3, 4]
lst2 = [5, 6, 7, 8]

added = map(lambda x, y: x + y, lst1, lst2)
print(list(added))

输出：

[6, 8, 10, 12]

3.将字符串列表中的每个字符串转化为大写

lst = ["apple", "banana", "cherry"]
uppered = map(str.upper, lst)
print(list(uppered))

输出：

['APPLE', 'BANANA', 'CHERRY']

从上面的例子中可以看到，使用map()函数可以非常方便地对迭代器进行映射操作，从而避免了for循环的使用和重复编写代码的麻烦。此外，map()函数还可以同filter()函数一起使用，对迭代器进行过滤操作，返回满足条件的元素组成的新的迭代器。

在Python3中，map()函数返回的是一个迭代器对象，而不是一个列表对象。因此，如果需要得到返回值的列表对象，需要使用list()函数进行转换。

需要注意的一点是，在Python2中，map()函数返回的是一个列表对象，而不是一个迭代器对象。因此，在Python2中使用map()函数时需要注意内存是否足够。如果处理的数据量过大，则需要使用迭代器，以避免产生过多的内存占用。