Python의 Map() 대 List Comprehension: 어느 것이 더 빠르고 더 Python적인가요?

Python 성능 비교: Map() 대 List Comprehensions

Python에서 데이터 조작을 위한 두 가지 다용도 도구는 map()과 list입니다. 이해. 둘 다 유사한 작업을 수행하지만 하나가 다른 것보다 뛰어난 상황이 있을 수 있습니다.

하나가 더 효율적인가요?

어떤 경우에는 map()이 미미할 수 있습니다. 특히 두 작업에 동일한 기능을 사용할 때 목록 이해보다 빠릅니다. 그러나 list comprehension은 map()에 람다 함수가 필요한 시나리오에서 향상된 성능을 나타낼 수 있습니다.

Pythonic 기본 설정

Pythonic 코딩 스타일의 경우 List comprehension은 다음과 같습니다. 일반적으로 선호됩니다. Pythonistas는 종종 이를 더 간단하고 명확하다고 생각합니다. 이는 데이터 요소를 변환하는 간결한 방법을 제공하여 코드를 더 읽기 쉽게 만듭니다.

성능 벤치마크

성능 차이를 설명하려면 동일한 함수가 있는 다음 벤치마크를 고려하십시오. (16진수)가 사용됩니다.

$ 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

이 예에서는 map()이 없기 때문에 미시적으로 더 빠릅니다. 람다 함수입니다.

그러나 람다 함수가 도입되면 성능 비교가 뒤집힙니다.

$ 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

따라서 map()과 목록 이해 사이의 선택은 다음을 기반으로 평가되어야 합니다. 성능 요구 사항, 코드 가독성, Python 원칙 등의 요소를 사용합니다.

위 내용은 Python의 Map() 대 List Comprehension: 어느 것이 더 빠르고 더 Python적인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!