Karten- und Listenverständnis in Python: Wann ist man schneller und pythonischer?

Karten- vs. Listenverständnis: Leistung und Pythonizität

Beim Umgang mit iterierbaren Daten stehen Python-Programmierer oft vor der Wahl zwischen der Verwendung von map() und Listenverständnisse. Während beide Methoden eine elegante Syntax für die Datentransformation bieten, lohnt es sich, ihre subtilen Unterschiede in der Effizienz und im Python-Stil zu verstehen.

In Fällen, in denen die Transformationsfunktion bereits definiert ist und zwischen map() und dem Listenverständnis geteilt wird, wird map () kann einen leichten Geschwindigkeitsvorteil aufweisen. Dieser Vorteil wird jedoch vernachlässigbar, wenn die Funktion „map()“ einen Lambda-Ausdruck erfordert.

Betrachten Sie das folgende Beispiel:

xs = range(10)

Verwendung derselben Funktion für die Transformation in „map()“ und im Listenverständnis :

map(hex, xs)
[hex(x) for x in xs]

Die Durchführung eines Benchmarks zeigt, dass map() hier geringfügig schneller ist Szenario:

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(hex, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.86 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[hex(x) for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 5.58 usec per loop

Wenn die Funktion „map()“ jedoch ein Lambda erfordert, schlägt der Leistungsvergleich erheblich um:

map(lambda x: x+2, xs)
[x+2 for x in xs]

Benchmark-Ergebnisse zeigen in diesem Fall einen klaren Vorteil für das Listenverständnis :

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(lambda x: x+2, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.24 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[x+2 for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 2.32 usec per loop

Abgesehen von der Leistung betrachten Python-Entwickler das Listenverständnis oft als eher pythonisch. Ihre direkte und prägnante Syntax gilt als idiomatischer als die Verwendung von map() und Lambdas.

Letztendlich hängt die Wahl zwischen map() und Listenverständnis vom spezifischen Anwendungsfall und der Präferenz des Programmierers für Effizienz gegenüber Pythonicity ab . Das Verständnis der subtilen Leistungsunterschiede kann jedoch zu fundierten Entscheidungen für eine optimale Codeoptimierung führen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKarten- und Listenverständnis in Python: Wann ist man schneller und pythonischer?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!