목록 이해 또는 Map(): 목록 변환에 가장 적합한 Python 접근 방식은 무엇입니까?

List Comprehension과 Map

Python에서 List Comprehension과 map()은 모두 요소 목록을 변환하는 효율적인 방법을 제공합니다. 그러나 둘 중 하나를 선택할 때 고려해야 할 미묘한 차이가 있습니다.

성능 고려 사항

map()은 일부 시나리오에서, 특히 다음을 사용할 때 약간의 성능 이점을 가질 수 있습니다. 람다 표현식을 생성하지 않고 기존 함수. 그러나 리스트 컴프리헨션은 다른 경우, 특히 람다 함수가 필요한 경우 map()보다 성능이 뛰어날 수 있습니다.

코드 가독성 및 Python 스타일

많은 Python 개발자가 리스트 컴프리헨션을 찾습니다. 지도에 비해 더 직접적이고 읽기 쉽습니다. List comprehension은 변환을 간결한 한 줄로 표현하는 반면, map은 두 개의 별도 호출이 필요합니다. 하나는 지도 객체를 생성하고 다른 하나는 이를 목록으로 변환합니다.

유사 함수의 예

동일한 함수가 다음 목록에 적용되는 예를 생각해 보세요. 정수:

xs = range(10)
result_map = map(hex, xs)
result_list_comprehension = [hex(x) for x in xs]

이 코드를 벤치마킹하면 맵이 약간 더 빠르다는 것을 알 수 있습니다(루프당 4.86us 대 5.58us).

Lambda 함수의 예

그러나 람다 함수가 필요한 경우에는 목록 이해가 상당한 성능을 발휘합니다. 장점:

xs = range(10)
result_map = map(lambda x: x+2, xs)
result_list_comprehension = [x+2 for x in xs]

여기서 목록 이해는 맵보다 약 두 배 빠르게 실행됩니다(루프당 2.32us 대 4.24us).

결론

map()은 람다 없이 기존 함수를 재사용할 때 약간의 성능 우위를 가질 수 있지만 list 컴프리헨션은 일반적으로 대부분의 시나리오, 특히 람다 함수가 관련된 경우 더 Python적이고 효율적인 것으로 간주됩니다.

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