Python - 为什么使用map比迭代列表要花费更多时间？

Question

from timeit import Timer
def m1():
    l = range(100000)
    for i in l:
        l[i] *= 2

def m2():
    l = range(100000)
    l = map(lambda i:i*2,l)

if __name__ == '__main__':

    t1 = Timer('m1()','from __main__ import m1')
    print t1.timeit(100)

    t2 = Timer('m2()','from __main__ import m2')
    print t2.timeit(100)

时间m2成本超过m1成本，你能解释一下原因吗？

和map函数的实现是什么，它是否使用迭代器？

由于

Answer 1

在m2中，计算是通过对lambda函数的函数调用来执行的。即使它是单行，它仍然有资格作为函数，因此具有函数调用的成本。
此外，m2会创建一个新列表并将其分配给变量l，还需要考虑创建该新列表的成本。

在m1中，只有计算成本，因此m1更快结束。

m1步骤：

1. 在变量l
中创建列表
2. 列表l中的每个项目多为2

m2步骤：

1. 在变量l
中创建列表
2. 通过遍历列表l
的lambda函数调用创建新列表
3. 将新列表分配给变量l