Python의 맵 및 목록 이해: 언제 더 빠르고 더 Python적인가?

맵과 목록 이해: 성능과 Python성

반복 가능한 데이터를 처리할 때 Python 프로그래머는 종종 map() 사용 중 하나를 선택해야 하는 상황에 직면합니다. 그리고 이해를 나열합니다. 두 방법 모두 데이터 변환을 위한 우아한 구문을 제공하지만 효율성과 Python 스타일의 미묘한 차이를 이해하는 것이 좋습니다.

변환 함수가 이미 정의되어 map()과 목록 이해 간에 공유되는 경우 map ()는 약간의 속도 이점을 나타낼 수 있습니다. 그러나 map() 함수에 람다 표현식이 필요한 경우 이러한 이점은 무시할 수 있습니다.

다음 예를 고려하십시오.

xs = range(10)

map() 및 목록 이해의 변환에 동일한 함수를 사용합니다. :

map(hex, xs)
[hex(x) for x in xs]

벤치마크를 실행하면 map()이 이 부분에서 약간 더 빠르다는 것을 알 수 있습니다. 시나리오:

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(hex, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.86 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[hex(x) for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 5.58 usec per loop

그러나 map() 함수에 람다가 필요한 경우 성능 비교가 크게 반전됩니다.

map(lambda x: x+2, xs)
[x+2 for x in xs]

벤치마크 결과는 이 경우 목록 이해에 대한 분명한 이점을 보여줍니다. :

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(lambda x: x+2, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.24 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[x+2 for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 2.32 usec per loop

성능 외에도 Python 개발자는 목록 이해를 더 Python적인 것으로 간주하는 경우가 많습니다. 직접적이고 간결한 구문은 map() 및 람다를 사용하는 것보다 더 관용적인 것으로 간주됩니다.

결국 map()과 목록 이해 중 선택은 특정 사용 사례와 효율성과 Pythonicity에 대한 프로그래머의 선호도에 따라 달라집니다. . 그러나 성능의 미묘한 차이를 이해하면 최적의 코드 최적화를 위한 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

위 내용은 Python의 맵 및 목록 이해: 언제 더 빠르고 더 Python적인가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!