Listenverständnis oder Map(): Welcher Python-Ansatz eignet sich am besten für Listentransformationen?

List Comprehensions vs. Map

In Python bieten sowohl List Comprehensions als auch map() effiziente Möglichkeiten, eine Liste von Elementen zu transformieren. Bei der Wahl zwischen beiden sind jedoch subtile Nuancen zu berücksichtigen.

Leistungsüberlegungen

map() kann in einigen Szenarien einen leichten Leistungsvorteil haben, insbesondere bei der Verwendung eine vorhandene Funktion, ohne einen Lambda-Ausdruck zu erstellen. Allerdings können Listenverständnisse in anderen Fällen die Leistung von map() übertreffen, insbesondere wenn eine Lambda-Funktion erforderlich ist.

Lesbarkeit des Codes und Python-Stil

Viele Python-Entwickler finden Listenverständnisse direkter und leichter lesbar im Vergleich zur Karte. Listenverständnisse drücken die Transformation in einer einzigen, prägnanten Zeile aus, während „map“ zwei separate Aufrufe erfordert: einen zum Erstellen des Kartenobjekts und einen anderen zum Konvertieren in eine Liste.

Beispiel mit ähnlicher Funktion

Betrachten Sie dieses Beispiel, in dem dieselbe Funktion auf eine Liste von Ganzzahlen angewendet wird:

xs = range(10)
result_map = map(hex, xs)
result_list_comprehension = [hex(x) for x in xs]

Benchmarking dieses Codes zeigt, dass die Karte geringfügig schneller ist (4,86 us gegenüber 5,58 us pro Schleife).

Beispiel mit Lambda-Funktion

Wenn jedoch eine Lambda-Funktion erforderlich ist, listen Sie Verständnis auf haben einen erheblichen Leistungsvorteil:

xs = range(10)
result_map = map(lambda x: x+2, xs)
result_list_comprehension = [x+2 for x in xs]

Hier werden Listenverständnisse etwa doppelt so schnell ausgeführt wie Kartenverständnisse (2,32 us vs. 4,24 us pro Schleife).

Fazit

Während map() möglicherweise einen leichten Leistungsvorteil hat, wenn vorhandene Funktionen ohne Lambdas wiederverwendet werden, ist dies beim Listenverständnis der Fall Wird in den meisten Szenarien allgemein als pythonischer und effizienter angesehen, insbesondere wenn Lambda-Funktionen beteiligt sind.

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