다음은 질문 형식과 기사의 초점을 염두에 두고 몇 가지 제목 옵션입니다. 옵션 1(직접적이고 간결함): * 목록 이해가 목록에 추가하는 것보다 빠른 이유는 무엇입니까? 옵션 2(Fo

목록 이해가 목록에 추가하는 것보다 훨씬 빠른 이유는 무엇입니까?

목록 이해는 일련의 작업을 수행하기 위한 간결한 구문입니다. 항목을 수집하고 결과에서 새 목록을 생성합니다. for 루프를 작성하는 다른 방법인 것처럼 보일 수도 있지만 성능 차이는 부인할 수 없습니다. 리스트 컴프리헨션은 기존의 것보다 훨씬 빠르게 실행되는 경우가 많습니다.

주요 차이점은 리스트 컴프리헨션과 목록에 추가가 함수 호출을 처리하는 방식에 있습니다. 추가하는 경우 루프가 반복될 때마다 목록의 추가 속성을 로드하고 함수로 호출해야 합니다. 이 프로세스는 오버헤드를 추가하고 실행 속도를 저하시킵니다.

다음 코드 조각을 고려하세요.

<code class="python">t = []
for i in range(10000):
    t.append(i)

# Using list comprehension
t = [i for i in range(10000)]</code>

제공된 예에 설명된 것처럼 목록 이해 버전은 추가 방법보다 50% 더 빠르게 실행됩니다. . 이 차이는 목록의 크기가 커질수록 더욱 분명해집니다.

더 나아가 이 함수의 바이트코드 디스어셈블리를 살펴보겠습니다.

<code class="python"># Appending to a list
dis.dis(appending_function)

# List comprehension
dis.dis(list_comprehension_function)</code>

바이트코드를 비교하면 함수가 List Comprehension을 사용하면 추가 속성의 로드 및 호출이 필요하지 않으므로 오버헤드가 줄어들고 성능이 향상됩니다.

따라서 항목 모음에 연산을 적용하여 새 목록을 생성할 때 List Comprehension이 나타납니다. 속도 이점과 구문적 우아함으로 인해 탁월한 선택입니다.

위 내용은 다음은 질문 형식과 기사의 초점을 염두에 두고 몇 가지 제목 옵션입니다. 옵션 1(직접적이고 간결함): * 목록 이해가 목록에 추가하는 것보다 빠른 이유는 무엇입니까? 옵션 2(Fo의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!