Python의 맵 및 목록 이해: 어느 것이 더 나은 성능을 발휘하며 그 이유는 무엇입니까?

맵과 목록 이해: Python 성능 비교

소개
Python은 map()과 iterables에서 새 목록을 생성하기 위한 목록 이해. 이 기사에서는 Python 개발자 간의 성능 차이와 선호도를 조사합니다.

성능 고려 사항
map()은 아래 그림과 같이 동일한 함수를 사용할 때 약간 더 빠른 실행 시간을 제공할 수 있습니다.

>>> timeit.timeit('map(hex, range(10))', setup='xs=range(10)')  # Using map
>>> timeit.timeit('[hex(x) for x in range(10)]', setup='xs=range(10)')  # Using list comprehension

그러나 람다를 사용하면 map()의 효율성이 떨어질 수 있습니다. 함수:

>>> timeit.timeit('map(lambda x: x+2, range(10))', setup='xs=range(10)')  # Using map with a lambda
>>> timeit.timeit('[x+2 for x in range(10)]', setup='xs=range(10)')  # Using list comprehension

스타일 고려 사항

리스트 컴프리헨션은 사용 용이성과 명확성으로 인해 Python에 더 가까운 것으로 간주되는 경우가 많습니다.

>>> [x**2 for x in range(10)]  # List comprehension to square numbers
>>> map(lambda x: x**2, range(10))  # Using map to square numbers

결론

결국 둘 다 map() 및 목록 이해에는 고유한 장점이 있습니다. map()은 특정 시나리오에서 약간의 성능 우위를 가질 수 있지만 목록 이해는 Python 개발자들 사이에서 명확성과 표현력 때문에 여전히 선호되는 선택입니다.

위 내용은 Python의 맵 및 목록 이해: 어느 것이 더 나은 성능을 발휘하며 그 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!