在 MapReduce 分布式计算时有这样一种场景：mapper 输入来自多个不同的数据源，共同点是每行记录第一列是作为 key 的 id 列，reducer 需要根据数据源的不同，进行相应的处理。由于数据到 reducer 阶段已经无法区分来自什么文件，所以一般采取的方法是 mapper 为数据记录打一个 TAG。为了便于使用，我习惯于把这个 TAG 打到数据的第二列（第一列为 id 列，作为 reduce/join 的 key），所以有这样的 mapper 函数：
def mapper1(line):
l = line.split('t', 1)
return "%st%st%s" % (l[0], 'TAG', l[1])
这样给定输入：
s = "3001 VALUE"
mapper1(s) 的结果就是：
s = "3001 TAG VALUE"
这是一个潜意识就想到的很直白的函数，但是我今天忽然脑子转筋，陷入了“这是最快的吗”思维怪圈里。于是我就想，还有什么其它方法呢？哦，格式化的表达式可以用 string 的 + 运算来表示：
def mapper2(line):
l = line.split('t', 1)
return l[0] + 't' + 'TAG' + 't' + l[1]
上面是故意将 't' 分开写，因为一般 TAG 是以变量方式传入的。还有，都说 join 比 + 快，那么也可以这样：
def mapper3(line):
l = line.split('t', 1)
l.insert(1, 'TAG')
return 't'.join(l)
split 可能要消耗额外的空间，那就换 find：
def mapper4(line):
pos = line.find('t')
return "%st%st%s" % (line[0:pos], 'TAG', line[pos+1:])
变态一点儿，第一个数是整数嘛，换成整型输出：
def mapper5(line):
pos = line.find('t')
pid = long(line[0:pos])
return "%dt%st%s" % (pid, 'TAG', line[pos+1:])
再换个思路，split 可以换成 partition：
def mapper6(line):
(h,s,t) = line.partition('t')
return "%st%st%s" % (h, 'TAG', t)
或者干脆 ticky 一点儿，用 replace 替换第一个找到的制表符：
def mapper7(line):
return line.replace('t', 't'+'TAG'+'t', 1)
哇，看一下，原来可选的方法还真不少，而且我相信这肯定没有列举到所有的方法。看到这里，就这几个有限的算法，你猜一下哪个最快？最快的比最慢的快多少？
先把计时方法贴一下：
for i in range(1,8):
f = 'mapper%d(s)' % i
su = "from __main__ import mapper%d,s" % i
print f, ':', timeit.Timer(f, setup=su).timeit()
下面是答案：
mapper1(s) : 1.32489800453
mapper2(s) : 1.2933549881
mapper3(s) : 1.65229916573
mapper4(s) : 1.22059297562
mapper5(s) : 2.60358095169
mapper6(s) : 0.956777095795
mapper7(s) : 0.726199865341
最后胜出的是 mapper7 （tricky 的 replace 方法），最慢的是 mapper5 （蛋疼的 id 转数字方法），最慢的耗时是最慢的约 3.6 倍。最早想到的 mapper1 方法在 7 种方法中排名——第 5！耗时是最快方法的 1.8 倍。考虑到 mapper 足够简单，这个将近一倍的开销还是有一点点意义的。