应优先使用列表推导式而非 map 和 filter，因其更直白、易调试、性能略优；仅在需惰性求值、复用纯函数或流式处理时才考虑 map/filter。
map 和 filter 在真实代码里到底该不该用
多数人写 map 和 filter 是为了“看起来更函数式”，但实际项目中，它们常让逻辑变难读、调试变困难、性能无优势。除非满足明确条件，否则直接用列表推导式更稳妥。
关键判断标准：是否需要惰性求值？是否已存在纯函数？是否在配合 itertools 或流式处理？不满足就别硬套。
- 如果只是转换一个列表（比如把字符串全转小写），
[s.lower() for s in strings]比list(map(str.lower, strings))更直白、更快、报错位置更准 -
map返回迭代器，不显式转list就打印会看到<map object at></map>—— 这是新手最常卡住的地方 -
filter(None, data)看似简洁，但会过滤掉0、""、False，而你可能只想要None；这时[x for x in data if x is not None]更安全
什么时候 map 真的不可替代
只有两种典型场景值得坚持用 map：一是处理超大可迭代对象（如逐行读文件、数据库游标），且后续还要链式调用其他迭代器工具；二是函数本身已定义好、无副作用、且会被复用多次。
- 例如：
map(json.loads, file_lines)配合itertools.islice取前100条，避免一次性加载全部 JSON 字符串 - 若函数带状态（比如闭包计数器）或有 I/O（比如调用 API），
map会让执行时机变得隐晦，出错时难以定位哪一次调用失败 -
map对参数顺序敏感：map(func, a, b)会并行解包两个可迭代对象，等价于zip(a, b)→func(a_i, b_i)，不是“对 a 用 func，再对 b 用 func”
filter 的常见误用与替代方案
filter 最容易被当成“高级写法”滥用，但它既不比列表推导式快，也不支持带调试断点，还隐藏了布尔上下文转换逻辑。
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- 错误示范：
filter(lambda x: x > 5 and x % 2 == 0, nums)—— lambda 无法打日志、不能复用、IDE 难以跳转 - 正确做法：提成具名函数
def is_valid(x): return x > 5 and x % 2 == 0，再用[x for x in nums if is_valid(x)]，可 debug、可测、可文档化 - 注意
filter对空值的处理：传入None会触发 Python 的 truthiness 判断，但bool(numpy.nan)是True，而bool(pandas.NA)是False—— 类型混用时行为不一致
性能、兼容性和调试成本的真实差异
在 CPython 3.8+ 下，简单场景中 [f(x) for x in seq] 比 list(map(f, seq)) 快 10%–20%，因为少了函数调用开销和迭代器包装。但差异通常不到毫秒级，别过早优化。
- PyPy 下列表推导式优势更大；但在 MicroPython 或嵌入式环境里，
map可能因内存占用低而更合适 -
filter和map在 Python 2 中返回列表，Python 3 中返回迭代器 —— 如果代码需双版本兼容，必须显式转list，否则行为突变 - 调试时，
map报错堆栈不会显示你在哪一行调用了它，只会显示内置函数内部；而列表推导式报错直接指向表达式位置
真正需要关注的不是“用不用”，而是“谁来维护这段代码”。当同事 grep 到 map 却要花三分钟想清楚它和推导式的等价关系时，那个微小的“简洁性”早就亏没了。
