


Listenverständnisse ohne []: Generatorausdrücke in Python verstehen
In Python sind Listenverständnisse ein leistungsstarkes Werkzeug zum Erstellen von Listen. Allerdings führt die Python-Sprache auch eine weitere ähnliche Funktion ein, die als Generatorausdrücke bekannt ist.
Generatorausdrücke unterscheiden sich von Listenverständnissen dadurch, dass sie keine eckigen Klammern ([]) verwenden. Stattdessen verwenden sie Klammern (), wodurch die Werte einzeln ausgegeben werden. Diese Eigenschaft macht sie speichereffizienter als Listenverständnisse, da sie Werte im laufenden Betrieb generieren, ohne eine vollständige Liste im Speicher zu erstellen.
Im bereitgestellten Beispiel ist str(_) für _ in xrange(10). Ein Generatorausdruck, der eine Folge von Zeichenfolgen erzeugt, die Zahlen von 0 bis 9 darstellen. Die Übergabe dieses Generatorausdrucks an Join hat den gleichen Effekt wie die Verwendung eines Listenverständnisses, jedoch ist kein Quadrat erforderlich Klammern.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass nicht alle Funktionen Generatorausdrücke akzeptieren können. Funktionen, die eine vollständige Liste erfordern, wie etwa sort oder len, benötigen eine explizite Liste.
Speichereffizienz und -leistung
Im Allgemeinen sind Generatorausdrücke speicherintensiver. effizienter als Listenverständnis. Im Fall von Join ist die Verwendung eines Listenverständnisses jedoch sowohl schneller als auch speichereffizienter. Dies liegt daran, dass Join zwei Durchgänge über die Daten durchführen muss und eine echte Liste es ermöglicht, sofort mit der Arbeit zu beginnen.
Der Leistungsvorteil von Listenverständnissen gegenüber Generatorausdrücken in diesem Fall wird durch das folgende Python-Timeit veranschaulicht Benchmarks:
>>> timeit ''.join(str(n) for n in xrange(1000)) 1000 loops, best of 3: 335 usec per loop >>> timeit ''.join([str(n) for n in xrange(1000)]) 1000 loops, best of 3: 288 usec per loop
Obwohl Generatorausdrücke in vielen Fällen Vorteile bei der Speichereffizienz bieten, ist es wichtig, bei der Auswahl die spezifischen Leistungsmerkmale der verwendeten Funktion zu berücksichtigen zwischen Listenverständnissen und Generatorausdrücken.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonListenverständnis vs. Generatorausdrücke: Wann sollten Sie in Python Klammern anstelle von Klammern verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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