Python 将lambda用作函数和将lambda与map一起使用有什么区别吗？

当我使用lambda作为函数时，结果是列表连接。 但当我将lambda与map一起使用时，结果是两个列表的总和

res = [[1]]
g = lambda x, y: x + y
print(g(res[-1] + [0], [0] + res[-1]))
print(list(map(lambda x, y: x + y, res[-1] + [0], [0] + res[-1])))

[1,0,0,1] [1,1]

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这句话很简单：

print(g(res[-1] + [0], [0] + res[-1]))

它只使用参数

[1,0]

和

[0,1]

调用函数一次。这两个列表串联在一起产生

[1,0,0,1]

---

更新和更正：

我的第一个答案是用一个iterable描述这个案例，但这是一个有两个iterable的地图

with行为每一组参数调用函数一次（lambda或regular，无所谓）。文档中描述了这些参数的具体形式：

返回一个迭代器，该迭代器将函数应用于iterable的每个项， 产生结果。如果传递了其他iterable参数， 函数必须接受那么多参数，并应用于项 从所有的可比性并行。对于多个iterable，迭代器 当最短iterable耗尽时停止

我已将该行重新格式化：

print(list(map(
    lambda x, y: x + y,  # call this function repeatedly
    res[-1] + [0],       # X's are takes from this list,
    [0] + res[-1]        # Y's are taken from this list,
    ))) 

调用的数量与列表中的值相同（确切地说，是最短的一个）。第一个调用有参数1，0；第二个调用的参数是0，1。每一组参数都有两个值，因为传递了两个列表（当然，列表是可编辑的），所以它匹配需要两个参数的函数（

x

和

y

）。如果有三个或三个以上的iterables，则会发生

TypeError

第一次调用添加1+0，第二次调用添加0+1。结果列表是

[1,1]

另一个例子（100+1200+2300+3）->[101202303]：

print(list(map(
    lambda x, y: x + y,  # call this function repeatedly
    [100,200,300],       # X's are takes from this list,
    [1,2,3]              # Y's are taken from this list,
    )))

---

您可以将调试输出添加到

g

的定义中，以查看正在计算的内容

def g(x, y): 
    print(f"debug: {x} + {y} -> {x+y}")
    return x+y 

函数是否定义为lambda没有区别。您可以这样编写

映射

：

print(list(map(g, res[-1] + [0], [0] + res[-1])))

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然后用不同的数据测试程序。

您回答了自己的问题。这是将lambda与map一起使用的技巧吗？但是当res=[[1]、[1,1]]打印时（[list（map（map（lambda x，y:x+y，res[-1]+[0]、[0]+res[-1]））>[1,2,1]在那里，res[-1]+[0]>[1,0]+res 1]>[0,1]；这两个列表中的每一个都包含3个值。你能解释一下原因吗？@DavidZhang I发布了一个更新的答案。我为第一个答案中的错误感到抱歉。