Compréhension de cartes ou de listes en Python : qu'est-ce qui fonctionne le mieux et pourquoi ?

Compréhension de carte et de liste : une comparaison des performances Python

Introduction
Python fournit à la fois map() et compréhensions de listes pour créer de nouvelles listes à partir d’itérables. Cet article étudie leurs différences de performances et leurs préférences parmi les développeurs Python.

Considérations sur les performances
map() peut offrir un temps d'exécution légèrement plus rapide lors de l'utilisation de la même fonction, comme illustré ci-dessous :

>>> 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

Cependant, map() peut devenir moins efficace lors de l'utilisation d'un lambda function :

>>> 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

Considérations de style

Les compréhensions de listes sont souvent considérées comme plus pythoniques en raison de leur facilité d'utilisation et de leur clarté :

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

Conclusion

En fin de compte, les compréhensions de map() et de liste ont leurs propres avantages. Bien que map() puisse avoir un léger avantage en termes de performances dans des scénarios spécifiques, les compréhensions de listes restent le choix préféré des développeurs Python pour leur clarté et leur expressivité.

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!