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Listenverständnis ist eine prägnante Syntax zum Ausführen einer Reihe von Operationen an einem Sammlung von Elementen und Erstellen einer neuen Liste aus den Ergebnissen. Auch wenn es nur wie eine andere Art aussieht, eine for-Schleife zu schreiben, ist der Leistungsunterschied unbestreitbar. Listenverständnisse werden oft deutlich schneller ausgeführt als ihre herkömmlichen Gegenstücke.
Der Hauptunterschied liegt darin, wie Listenverständnisse und das Anhängen an Listen Funktionsaufrufe verarbeiten. Beim Anhängen muss für jede Iteration der Schleife das Append-Attribut der Liste geladen und als Funktion aufgerufen werden. Dieser Prozess erhöht den Overhead und verlangsamt die Ausführung.
Bedenken Sie den folgenden Codeausschnitt:
<code class="python">t = [] for i in range(10000): t.append(i) # Using list comprehension t = [i for i in range(10000)]</code>
Wie im bereitgestellten Beispiel dargestellt, wird die Listenverständnisversion 50 % schneller ausgeführt als die anhängende Methode . Dieser Unterschied wird mit zunehmender Größe der Liste deutlicher.
Betrachten wir außerdem die Bytecode-Disassemblierung dieser Funktionen:
<code class="python"># Appending to a list dis.dis(appending_function) # List comprehension dis.dis(list_comprehension_function)</code>
Durch den Vergleich des Bytecodes können wir beobachten, dass die Funktion Die Verwendung des Listenverständnisses erfordert nicht das Laden und Aufrufen des Append-Attributs, was zu einer Reduzierung des Overheads und einer verbesserten Leistung führt.
Daher entstehen beim Erstellen einer neuen Liste durch Anwenden von Vorgängen auf eine Sammlung von Elementen Listenverständnisse aufgrund ihres Geschwindigkeitsvorteils und ihrer syntaktischen Eleganz als die überlegene Wahl.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHier sind einige Titeloptionen unter Berücksichtigung des Frageformats und des Fokus des Artikels: Option 1 (direkt und prägnant): * Warum sind Listenverständnisse schneller als das Anhängen an Listen? Option 2 (Fo. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!