목록 이해가 Python에서 목록에 추가하는 것보다 훨씬 빠른 이유는 무엇입니까?

목록에 추가하는 것이 List Comprehension보다 훨씬 느린 이유는 무엇입니까?

List Comprehension은 간결성과 효율성으로 인해 Python에서 인기를 얻었습니다. 일반 for 루프의 구문적 단축키로 보일 수 있지만 특히 목록에 요소를 추가할 때 상당한 성능 이점을 제공합니다.

차이 벤치마킹

고려하세요. 다음 코드 조각은 다음과 같습니다.

import timeit

timeit.timeit(stmt='''
t = []
for i in range(10000):
    t.append(i)''', number=10000)

timeit.timeit(stmt='t= [i for i in range(10000)]', number=10000)

결과에서 알 수 있듯이 목록 이해가 훨씬 더 빨라서 추가 방식보다 약 50% 정도 성능이 뛰어납니다.

이유 탐구

목록 이해는 기본적으로 기존 반복 가능 항목을 기반으로 새 목록을 생성하는 구문 구조입니다. 추가 방법과 달리 각 반복마다 추가 속성을 검색하고 호출할 필요가 없습니다.

코드 디스어셈블리

디스어셈블러를 사용한 심층 분석을 통해 통찰력을 얻을 수 있습니다.

# Function using appending
dis.dis(f1)

추가를 사용하는 함수의 디스어셈블된 코드에는 각 반복(바이트코드 18-22)에 대해 눈에 띄는 LOAD_METHOD 및 CALL_METHOD 쌍이 있습니다. 이러한 명령어는 오버헤드를 발생시키는 추가 속성의 로드 및 호출을 처리합니다.

# Function using list comprehension
dis.dis(f2)

반대로 목록 이해 버전(바이트코드 10-12)에는 단일 CALL_FUNCTION 명령어가 포함됩니다. 이 명령어는 속성 검색 없이도 새 목록을 효율적으로 구성합니다.

결론

목록 이해의 향상된 효율성은 최적화된 구현에서 비롯됩니다. 추가 속성의 반복적인 로드 및 호출을 피함으로써 목록 이해 기능은 요청 시 목록을 생성하므로 특히 대규모 반복 작업 시 성능이 크게 향상됩니다.

위 내용은 목록 이해가 Python에서 목록에 추가하는 것보다 훨씬 빠른 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!