Python中apply和map有什么区别

在Python中，`apply()` 和 `map()` 都是用于函数迭代操作的方法，但它们有一些关键的区别：

1. **功能**:
- `map()` 函数接受一个函数和一个序列（列表、元组等），将函数依次应用到序列的每个元素上，并返回一个新的迭代器，包含处理后的结果。例子如 `map(func, iterable)`。
- `apply()` 这个名称在早期版本的Python中存在，但在Python 3中已经被 `functools` 模块中的 `apply()` 函数替换，这个版本的 `apply()` 实际上就是调用了内置的 `functools.partial()` 函数，用于部分应用函数，即预先设置部分参数。

2. **返回值**:
- `map()` 返回的是一个迭代器，需要通过 `list()` 或其他方式转换成列表才能查看最终结果。
- `functools.apply()` （或`functools.partial()` 的另一种形式）同样返回一个函数对象，可以直接应用于数据，不需要转换。

3. **灵活性**:
- `map()` 更加简洁易用，对于简单的映射操作非常方便，例如 `map(lambda x: x * 2, [1, 2, 3])` 就会返回 `[2, 4, 6]`。
- `functools.apply()` 或者 `partial()` 更适合需要提前绑定部分参数的情况，例如你想创建一个固定的乘以3的函数，可以写为 `partial(times_three, 3)`，然后多次调用这个函数。

# 相关问题:
1. map()和apply()分别适用于什么样的场景？
2. 如何使用functools.partial()实现类似的功能？
3. 为什么Python 3中推荐使用map()而不是apply()?