Map() vs compréhensions de listes en Python : lequel est le plus rapide et le plus pythonique ?

Comparaison des performances Python : Map() et compréhension de liste

En Python, deux outils polyvalents pour la manipulation de données sont map() et list compréhensions. Bien que les deux effectuent des tâches similaires, il peut y avoir des circonstances où l'un excelle par rapport à l'autre.

L'un est-il plus efficace ?

Dans certains cas, map() peut être légèrement plus rapide que la compréhension de liste, en particulier lorsque vous utilisez la même fonction pour les deux opérations. Cependant, les compréhensions de listes peuvent présenter des performances améliorées dans les scénarios où map() nécessite une fonction lambda.

Préférence Pythonic

En ce qui concerne le style de codage Pythonic, les compréhensions de listes sont généralement favorisée. Les pythonistes les considèrent souvent comme plus simples et plus clairs. Ils fournissent un moyen concis de transformer les éléments de données, rendant le code plus lisible.

Benchmarks de performances

Pour illustrer les différences de performances, considérons le benchmark suivant où une fonction identique (hex) est utilisé :

$ 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

Dans cet exemple, map() est microscopiquement plus rapide en raison de l'absence de lambda fonction.

Cependant, lorsqu'une fonction lambda est introduite, la comparaison des performances s'inverse :

$ 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

Par conséquent, le choix entre map() et les compréhensions de liste doit être évalué en fonction de facteurs tels que exigences de performances, lisibilité du code et principes Pythonic.

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!