


Mengapa Pemahaman Senarai Lebih Cepat Daripada Senarai Menambah dalam Python?
Mengapa Pemahaman Senarai Mengungguli Penambahan Senarai
Walaupun persepsi pemahaman senarai sebagai gula ekspresif semata-mata, mereka menunjukkan kelebihan kelajuan yang ketara berbanding lampiran senarai . Jurang ini melangkaui perbezaan ekspresif.
Untuk menggambarkan, pertimbangkan penanda aras masa berikut:
<code class="python">import timeit time = timeit.timeit('t=[]\nfor i in range(10000):\n t.append(i)', number=10000) time2 = timeit.timeit('t=[i for i in range(10000)]', number=10000)</code>
Hasilnya mendedahkan bahawa pemahaman senarai dilaksanakan kira-kira 50% lebih cepat daripada dilampirkan pada senarai.
Sebab Peningkatan Kelajuan
Kefahaman senarai mengeksploitasi beberapa pengoptimuman prestasi:
- Penghapusan Pemuatan Atribut dan Panggilan Fungsi: Dalam lampiran senarai, setiap lelaran memerlukan memuatkan atribut tambah senarai dan menggunakan ia sebagai fungsi. Pemahaman senarai menghapuskan overhed ini dengan membuat senarai baharu atas permintaan.
- Penggantungan dan Penyambungan Semula lwn. Penciptaan Senarai Segera: Menggantung dan menyambung semula bingkai fungsi biasanya lebih perlahan daripada membuat senarai atas permintaan secara terus .
Contoh
Pertimbangkan coretan kod berikut:
<code class="python">def f1(): l = [] # Create a new list for i in range(5): # Iterate through a range l.append(i) # Append each number to the list def f2(): [i for i in range(5)] # Use list comprehension to create a new list</code>
Menyahpasang fungsi ini dengan modul dis mendedahkan perbezaan:
<code class="python">dis.dis(f1) dis.dis(f2)</code>
Dalam f1, kami memerhatikan penciptaan senarai dan memuatkan serta memanggil atribut tambah (offset 18 dan 20). Walau bagaimanapun, dalam f2, operasi ini tiada, menghasilkan kod yang lebih cekap.
Kesimpulan
Kefahaman senarai mencapai prestasi yang lebih baik dengan menghapuskan pemuatan atribut, panggilan fungsi dan overhed yang berkaitan dengan penggantungan dan penyambungan semula bingkai fungsi. Akibatnya, mereka sering disyorkan untuk membuat senarai baharu yang kelajuan menjadi keutamaan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Pemahaman Senarai Lebih Cepat Daripada Senarai Menambah dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
