极客教程Python starmap()和map()应用于数据，Python内置的map()函数是高阶函数，能对可迭代对象中的每个元素进行映射。简易版的map()函数如下所示：
map = (lambda function, arg_iter:
(function(a) for a in arg_iter)
)
若arg_iter为可迭代对象，以上定义完全正确，但实际的map()函数比这里的实现更复杂，能处理多个可迭代对象。
itertools模块的starmap()函数实际上是map()函数的*a版本，如下定义：
starmap = (lambda function, arg_iter:
(function(*a) for a in arg_iter)
)
相比于map()函数，该实现方法在语义上有微小的变化，使之更适于处理嵌套元组式的数据结构。
map()函数也可以接收多个可迭代对象作为输入参数，这些可迭代对象被zip在一起，行为类似于startmap()。由源可迭代对象组成的各个元素构成了给定函数的输入参数。
可以通过下面两种表达式定义map(function, iter1, iter2, ..., itern)：
map1 = (lambda function, *iters:
(function(*args) for args in zip(*iters))
)
map2 = (lambda function, *iters:
(starmap(function, zip(*iters)))
)
不同迭代器中的值通过zip(*iters)组成参数元组，然后通过*args结构体展开为给定函数的参数列表，所以可以基于更抽象的starmap()函数构建出map()函数。
理解了上面的计算过程，就可以基于startmap()函数重新定义旅行数据的计算过程了。在创建Leg对象之前，首先创建位置点对，每个数据对如下所示：
((Point(latitude=37.54901619777347, longitude=-76.33029518659048),
Point(latitude=37.840832, longitude=-76.273834)),
...,
(Point(latitude=38.330166, longitude=-76.458504),
Point(latitude=38.976334, longitude=-76.473503))
)
接着通过starmap()函数组合生成Leg对象，如下所示：
from Chapter_7.ch07_ex1 import float_lat_lon, Leg, Point
from Chapter_6.ch06_ex3 import row_iter_kml
from Chapter_4.ch04_ex1 import legs, haversine
from typing import List, Callable
make_leg = (lambda start, end:
Leg(start, end, haversine(start,end))
) # type: Callable[[Point, Point], Leg]
with urllib.request.urlopen(url) as source:
path_iter = float_lat_lon(row_iter_kml(source))
pair_iter = legs(path_iter)
trip = list(starmap(make_leg, pair_iter))
make_leg()函数的输入是一对Point对象，返回值是包含起点、终点和距离的Leg对象。第4章中定义的legs()函数生成了包含一段路径起点和终点的Point对象二元组，用作make_leg()的输入，并最终生成Leg对象。
使用starmap(function, some_list)方法避免了写出(function(*args) for args in some_list)这样冗长的生成器表达式，也更易读。