Compréhension de liste ou carte : quand devez-vous utiliser lequel en Python ?

Compréhension de liste versus carte : laquelle utiliser et pourquoi

Lorsque vous travaillez avec la manipulation de données en Python, deux techniques courantes viennent à l'esprit : liste compréhensions et la fonction map(). Bien que les deux servent des objectifs similaires, chacun a ses avantages et ses inconvénients.

Map

La fonction map() applique une fonction donnée à chaque élément d'un itérable, renvoyant un itérateur contenant les résultats. Un avantage potentiel de map() réside dans son avantage microscopique en termes de vitesse dans certains scénarios. Par exemple, lorsque vous utilisez une fonction existante sans créer un lambda spécifiquement pour l'appel map(), map() peut être légèrement plus rapide qu'une compréhension de liste.

Compréhension de liste

Les compréhensions de liste offrent un moyen concis et simple de créer une nouvelle liste en appliquant une transformation à chaque élément d'un itérable existant. Bien qu'ils ne soient pas toujours microscopiquement plus rapides que map(), ils surpassent souvent map() lorsque des fonctions lambda sont impliquées. De plus, les compréhensions de listes sont généralement considérées comme plus pythoniques, ce qui en fait un choix préféré pour la plupart des utilisateurs.

Comparaison des performances

La comparaison des performances entre map() et la compréhension de liste peut varient en fonction du scénario spécifique. Dans les cas où la fonction appliquée est déjà disponible et ne nécessite pas de création lambda, map() peut avoir un temps d'exécution légèrement plus rapide. Cependant, lors de l'utilisation des fonctions lambda, l'avantage en termes de performances penche en faveur de la compréhension des listes, ce qui les rend généralement plus rapides dans de telles situations.

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