将嵌套的 for 循环转换为等效的映射

Question

例子：

for x in iterable1:
    expression

该map形式是：

map(lambda x: expression, iterable1)

如何仅使用map和不使用列表推导式将其扩展到嵌套 for 循环？

例子：

for x in itr1:
    for y in itr2:
        expr

Answer 1

您可以使用itertools.product构建两个嵌套序列的笛卡尔积，并将map表达式构建为该2 元组列表：

from itertools import product

map(lambda (x, y): expression, product(itr1, itr2))

一些实际值的例子：

seq = map(lambda (x, y): '%s:%s' % (x, y), product(itr1, itr2))
for item in seq:
    print item

请注意，lambda (x, y)有必要将序列中的每个 2 元组解压缩到表达式中使用的单独的x和y参数。

Answer 2

请耐心听我讲这一点。没有解释，但两天后就起作用了。仅使用地图和列表。这是糟糕的代码。欢迎提出缩短代码的建议。Python 3 解决方案

使用列表理解的示例：

>>> a=[x+y for x in [0,1,2] for y in [100,200,300]]
>>> a
[100,200,300,101,201,301,102,202,302]

使用示例：

>>>a=[]
>>>for x in [0,1,2]:
...    for y in [100,200,300]:
...        a.append(x+y)
...
>>>a
[100,200,300,101,201,301,102,202,302]

现在仅使用地图的示例：

>>>n=[]
>>>list(map(lambda x:n.extend(map(x,[100,200,300])),map(lambda x:lambda y:x+y,[0,1,2])))
>>>n
[100,200,300,101,201,301,102,202,302]

更小的 python2.7 解决方案：

>>>m=[]
>>>map(lambda x:m.extend(x),map(lambda x:map(x,[100,200,300]),map(lambda x:lambda y:x+y,[0,1,2])))
>>>m
[100,200,300,101,201,301,102,202,302]

另一种变化：我给马克·鲁茨发了电子邮件，这是他的解决方案。这不使用闭包，并且是最接近嵌套 for 循环功能的。

>>> X = [0, 1, 2]               
>>> Y = [100, 200, 300]
>>> n = []
>>> t = list(map(lambda x: list(map(lambda y: n.append(x + y), Y)),X))
>>> n
[100,200,300,101,201,301,102,202,302]