Python3中遍历map的最快方式？循环为何比map实现快近一倍

嘿，这个问题问到点子上了！先拆解下你遇到的情况：你把字典按值分组的循环实现改成map版本后，速度慢了将近一倍，核心原因其实不是遍历map的方式，而是map本身就不适合用来做这种带副作用的操作——比如修改外部字典。不过先回到你的核心问题：Python3里遍历map返回的迭代器，最快的方式是什么？

先搞懂为什么你的map版本慢 #

你用any(map(lambda i: ...))的方式触发map迭代，这里有两个额外开销：

• lambda的函数调用开销：每次迭代都要调用一次匿名函数，而原生循环里直接操作字典，没有这个函数调用的额外成本。
• any()的判断开销：any()会检查每个lambda的返回值（append()返回None，所以any()会遍历完所有元素，但每次都要做一次“是否为真”的判断，这又是额外开销）。

而且map的设计初衷是纯函数式转换——把一个序列的每个元素转换成另一个值，而不是用来执行修改外部状态的副作用操作。用它来做字典分组，本身就是用错了工具。

Python3遍历map迭代器的最快方式 #

如果一定要用map，最快的遍历方式就是直接用for循环迭代map返回的迭代器。因为for循环在Python底层是高度优化的，没有额外的判断或函数调用开销。比如把你的代码改成这样：

files = {'Code.py': 'Stan', 'Output.txt': 'Randy', 'Input.txt': 'Randy'}
mapped = {}
# 用for循环直接遍历map迭代器
for v, k in map(lambda kv: (kv[1], kv[0]), files.items()):
    mapped.setdefault(v, []).append(k)

这个版本的速度会比你用any()的版本快很多，但依然会比原生循环慢——因为还是有lambda的函数调用开销。

性能最优的字典分组写法 #

如果你的目标是按值分组字典，原生for循环（或者结合collections.defaultdict）才是最快的选择：

原生循环写法（你的原始版本） #

mapped = {}
for k, v in files.items():
    mapped.setdefault(v, []).append(k)

用defaultdict简化（速度和原生循环差不多） #

from collections import defaultdict
mapped = defaultdict(list)
for k, v in files.items():
    mapped[v].append(k)

用timeit测试的话，这两个版本的速度基本一致，而且都比任何map版本快一倍左右——因为没有额外的函数调用开销，直接操作字典是Python里最底层、最优化的操作之一。

总结一下 #

1. 遍历map迭代器最快的方式是直接用for循环，避免用any()/all()这类带判断逻辑的函数触发迭代。
2. 但如果是做字典分组这类带副作用的操作，map不是合适的工具，原生循环或defaultdict才是性能最优的选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ThisGuyCantEven