Karten- und Listenverständnis in Python: Was ist besser und warum?

Map vs. List Comprehension: Ein Python-Leistungsvergleich

Einführung
Python bietet sowohl map() als auch Listenverständnis für die Erstellung neuer Listen aus iterierbaren Listen. Dieser Artikel untersucht ihre Leistungsunterschiede und Präferenzen unter Python-Entwicklern.

Leistungsüberlegungen
map() bietet möglicherweise eine geringfügig schnellere Ausführungszeit, wenn dieselbe Funktion verwendet wird, wie unten dargestellt:

>>> timeit.timeit('map(hex, range(10))', setup='xs=range(10)')  # Using map
>>> timeit.timeit('[hex(x) for x in range(10)]', setup='xs=range(10)')  # Using list comprehension

map() kann jedoch bei Verwendung eines Lambda weniger effizient werden Funktion:

>>> timeit.timeit('map(lambda x: x+2, range(10))', setup='xs=range(10)')  # Using map with a lambda
>>> timeit.timeit('[x+2 for x in range(10)]', setup='xs=range(10)')  # Using list comprehension

Überlegungen zum Stil

Listenverständnisse werden aufgrund ihrer Benutzerfreundlichkeit und Klarheit oft als eher pythonisch angesehen:

>>> [x**2 for x in range(10)]  # List comprehension to square numbers
>>> map(lambda x: x**2, range(10))  # Using map to square numbers

Fazit

Letztendlich sowohl das Karten- als auch das Listenverständnis haben ihre eigenen Vorteile. Während „map()“ in bestimmten Szenarien einen leichten Leistungsvorteil haben kann, bleiben Listenverständnisse aufgrund ihrer Klarheit und Ausdruckskraft unter Python-Entwicklern die bevorzugte Wahl.

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