파이썬의 map함수는 파이썬 내장 함수 중 하나로 리스트, 튜플 등 반복 가능한(iterable)를 입력받아, 해당 객체의 모든 요소에 대해 특정 함수를 적용한 결과를 새로운 리스트로 반환하는 함수이다.

가장 기본적인 형태로 자주 쓰이는 map는 아래와 같다.

numbers = [1,2,3,4,5]
print(list(map(str, numbers))) # ['1', '2', '3', '4', '5']

string_it = ["processing", "strings", "with", "map"]
list(map(str.upper, string_it))

파이썬의 map함수는 여러 인자를 받을 수 있는데, 첫번째 인자는 자료형, 함수를 받을 수 있고, 두번째 인자부터는 반복가능한 iterable를 받는다.

map(function, iterable[, iterable1, iterable2,..., iterableN])

map 함수를 조금 더 이해하기 위해 리스트에 있는 모든 숫자를 제곱하여 리스트로 반환하는 코드를 작성했다. map함수를 쓰지 않고 for문만을 사용한다고 하면 아래와 같이 작성할 수 있다.

numbers = [1,2,3,4,5]
squared = []

for num in numbers:
    squared.append(num ** 2)
print(squared) # [1, 4, 9, 16, 25]

위 코드를 map함수를 이용하여 코드를 작성한다고 하면, 아래와 같이 작성할 수 있다.

def square(numbers):
    return numbers ** 2

numbers = [1,2,3,4,5]
squared = map(square, numbers)
print(list(squared)) # [1, 4, 9, 16, 25]

square 함수는 숫자를 인자로 받아서 제곱값을 반환하는 함수이다.
map(square, numbers) 코드는 square함수를 numbers 리스트 각 요소에 적용하여 새로운 값을 반환하는 제너레이터 객체를 생성한다. 마지막으로 list(squared)는 squared를 리스트로 변환하고 출력한다.

여러개의 리스트를 map 함수에 적용하기

여러개의 리스트를 인자로 넣고 싶다면 아래와 같이 lambda 함수를 사용할 수 있다.

numbers1 = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers2 = [6, 7, 8, 9, 10]

squared = map(lambda x, y: x ** y, numbers1, numbers2)
print(list(squared)) # [1, 128, 6561, 262144, 9765625]

또는 함수를 이렇게도 사용가능하다.

first_it = [1, 2, 3]
second_it = [4, 5, 6, 7]

list(map(pow, first_it, second_it)) # [1, 32, 729]

filter함수와 map 함수 함께 사용하기

map함수는 filter함수와 짝궁으로 많이 사용하는데 아래와 같이 사용할 수 있다.

def is_positive(num):
    return num >= 1

num_list = [0,1,2,3,0]
list(map(str, filter(is_positive, num_list))) # ['1', '2', '3']

🤔 what map object ?

map함수를 쓰다보면 아래와 같은 값을 많이 볼 수 있다.

def square(numbers):
    return numbers ** 2

numbers = [1,2,3,4,5]
print(map(square, numbers)) # <map at 0x107c6d670>

map함수 사용 후 단순히 print를 찍어보면 객체로 떨어지는데 이건 왜 그런걸까? map이 객체를 반환하는 이유는 2가지가 있다. 첫번째는 지연평가(lazy evaluation)과 제너레이터(generator)를 사용하여 메모리를 효율적으로 사용하기 때문이다.

즉, map함수가 호출되면 map 객체가 생성되지만 실제로 함수가 실행되는 것은 map 객체를 이용하는 다른 함수가 호출될때까지 미뤄진다. 예를 들면 다음과 같이 map을 호출하여 사용하는 경우를 보자.

squares = map(lambda x: x**2, [1, 2, 3, 4, 5])

이때 squares라는 map객체를 생성하지만, 실제로 lambda 함수가 실행되는 것은 squares객체를 이용하는 다른 함수가 호출될때까진 미뤄진다.

print(list(squares))

따라서 위 코드 squares객체를 리스트로 변환하는 순간 lambda함수가 실행되어 각 요소의 제곱이 계산된다. 이렇게 하면, 메모리를 절약할 수 있고, 성능을 향상시킬 수 있다. 또한, map 객체는 iterable이므로, 필요할 때 순회하며 값을 계산할 수 있다. 또한 filter함수도 map 함수와 마찬가지로 지연평가를 지원한다.