映射與列表理解：Python 性能比較
簡介
Python 提供了map() 和用了map()於從可迭代建立新列表的列表推導式。本文調查了 Python 開發人員之間的效能差異和偏好。
效能注意事項
使用相同函數時，map() 可能會提供稍快的執行時間，如下所示：
>>> 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但是，使用lambda 時，map()的效率可能會降低函數：
>>> 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風格注意事項
列表推導式由於其易用性和清晰度，通常被認為更具Python風格：
>>> [x**2 for x in range(10)] # List comprehension to square numbers >>> map(lambda x: x**2, range(10)) # Using map to square numbers
結論
最終，兩者map() 和列表推導式都有自己的優點。雖然 map() 在特定場景中可能具有輕微的效能優勢，但清單推導式因其清晰度和表現力而仍然是 Python 開發人員的首選。
以上是Python 中的映射與列表理解：哪個效能更好，為什麼？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
