Python におけるマップとリストの理解: どちらのパフォーマンスが優れているか、またその理由は何ですか?

マップとリストの内包: Python のパフォーマンスの比較

はじめに
Python は、map() とiterable から新しいリストを作成するためのリスト内包表記。この記事では、Python 開発者間のパフォーマンスの違いと好みについて調査します。

パフォーマンスに関する考慮事項
map() は、以下に示すように、同じ関数を使用すると実行時間がわずかに速くなる可能性があります。

>>> 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

ただし、ラムダを使用すると、map() の効率が低下する可能性があります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

スタイルに関する考慮事項

リスト内包表記は、その使いやすさとその使いやすさから、より Python 的であると考えられることがよくあります。明確さ:

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

結論

結局のところ、map() 内包表記とリスト内包表記にはそれぞれ独自の利点があります。特定のシナリオでは、map() のパフォーマンスがわずかに向上する可能性がありますが、リスト内包表記は、Python 開発者の間でその明瞭さと表現力の点で依然として好まれる選択肢です。

以上がPython におけるマップとリストの理解: どちらのパフォーマンスが優れているか、またその理由は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。