


Compréhension de cartes ou de listes en Python : quand est-il plus rapide et plus pythonique ?
Compréhension de carte ou de liste : performances et pythonicité
Lorsqu'ils traitent des données itérables, les programmeurs Python sont souvent confrontés au choix entre utiliser map() et énumérer les compréhensions. Bien que les deux méthodes fournissent une syntaxe élégante pour la transformation des données, il vaut la peine de comprendre leurs différences subtiles en termes d'efficacité et de style Pythonique.
Dans les cas où la fonction de transformation est déjà définie et partagée entre map() et la compréhension de liste, map () peut présenter un léger avantage en termes de vitesse. Cependant, cet avantage devient négligeable lorsque la fonction map() nécessite une expression lambda.
Considérez l'exemple suivant :
xs = range(10)
Utiliser la même fonction pour la transformation dans map() et la compréhension de liste :
map(hex, xs) [hex(x) for x in xs]
L'exécution d'un benchmark révèle que map() est légèrement plus rapide dans ce domaine scénario :
$ 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
Cependant, lorsque la fonction map() nécessite un lambda, la comparaison des performances s'inverse considérablement :
map(lambda x: x+2, xs) [x+2 for x in xs]
Les résultats du benchmark montrent un net avantage pour la compréhension des listes dans ce cas :
$ 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
Au-delà des performances, les développeurs Python considèrent souvent les compréhensions de listes comme plus pythoniques. Leur syntaxe directe et concise est considérée comme plus idiomatique que l'utilisation de map() et lambdas.
En fin de compte, le choix entre map() et la compréhension de liste dépend du cas d'utilisation spécifique et de la préférence du programmeur pour l'efficacité par rapport à Pythonicité. . Cependant, comprendre les différences subtiles de performances peut guider des décisions éclairées pour une optimisation optimale du code.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.
