La compréhension de liste est une syntaxe concise permettant d'effectuer une série d'opérations sur un collection d'éléments et création d'une nouvelle liste à partir des résultats. Même si cela peut sembler simplement une manière différente d’écrire une boucle for, la différence de performances est indéniable. Les compréhensions de listes s'exécutent souvent beaucoup plus rapidement que leurs homologues traditionnelles.
La distinction clé réside dans la façon dont les compréhensions de listes et les ajouts aux listes gèrent les appels de fonction. Dans le cas d'un ajout, à chaque itération de la boucle, l'attribut append de la liste doit être chargé et appelé en fonction. Ce processus ajoute une surcharge et ralentit l'exécution.
Considérez l'extrait de code suivant :
<code class="python">t = [] for i in range(10000): t.append(i) # Using list comprehension t = [i for i in range(10000)]</code>
Comme illustré dans l'exemple fourni, la version de compréhension de liste s'exécute 50 % plus rapidement que la méthode d'ajout. . Cette différence devient plus apparente à mesure que la taille de la liste augmente.
De plus, examinons le désassemblage du bytecode de ces fonctions :
<code class="python"># Appending to a list dis.dis(appending_function) # List comprehension dis.dis(list_comprehension_function)</code>
En comparant le bytecode, nous pouvons observer que la fonction l'utilisation de la compréhension de liste ne nécessite pas le chargement et l'appel de l'attribut append, ce qui entraîne une réduction des frais généraux et une amélioration des performances.
Par conséquent, lors de la création d'une nouvelle liste en appliquant des opérations à une collection d'éléments, des compréhensions de liste émergent comme choix supérieur en raison de leur avantage en termes de vitesse et de leur élégance syntaxique.
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