


Generatorausdrücke vs. Listenverständnisse: Wann man sich für eines entscheiden sollte
Python bietet zwei ähnliche Mechanismen zum Erstellen von Verständnissen: Generatorausdrücke und Listenverständnisse. Obwohl sie viele Gemeinsamkeiten aufweisen, gibt es wichtige Unterschiede, die bestimmen, wann sie verwendet werden sollten.
Generatorausdrücke
- Verwenden Sie Generatorausdrücke, wenn Sie eine Iteration durchführen möchten die Sequenz nur einmal.
- Sie erzeugen ein Generatorobjekt, das Werte langsam liefert, sodass nicht die gesamte Sequenz gespeichert werden muss Speicher.
- Dies kann besonders nützlich für große Datensätze oder rechenintensive Vorgänge sein.
Listenverständnisse
- Verwenden Sie Listenverständnisse wenn Sie die Sequenz nach ihrer Erstellung speichern oder bearbeiten müssen.
- Sie erstellen eine Liste, Dabei handelt es sich um eine veränderliche Datenstruktur, die Vorgänge wie Indizierung, Slicing und Listenmethoden ermöglicht.
- Diese zusätzliche Funktionalität bringt jedoch den Aufwand mit sich, die gesamte Sequenz im Speicher zuzuweisen und zu speichern.
Überlegungen zur Leistung
Während die Leistung oft ein Faktor ist, wenn es um die Wahl zwischen diesen beiden Arten geht Verständnis, es ist nicht immer ein erhebliches Problem. Wenn Ihr Datensatz relativ klein ist und die durchgeführten Operationen nicht rechenintensiv sind, ist der Unterschied im Allgemeinen vernachlässigbar.
Faustregel
- Im Allgemeinen Als Richtlinie verwenden Sie einen Generatorausdruck für die Single-Pass-Iteration und ein Listenverständnis zum Speichern und Bearbeiten der Sequenz.
- Bei Leistung zu einem Engpass wird, wird die Profilierung des Codes zeigen, ob die Umstellung von einer Art des Verständnisses auf die andere irgendwelche Vorteile bietet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGeneratorausdrücke vs. Listenverständnisse: Welche sollten Sie wählen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond

Pythonisnotpurelyinterpretiert; itusesahybridapproachofByteCodecompilation undruntimeinterpretation.1) PythoncompilessourcecodeIntoBytecode, die ISthenexecutBythepythonvirtualmachine (Pvm)

ToconcatenatelistsinpythonWithThesameElements, Verwendung: 1) Die Operatortokeepduplikate, 2) asettoremoveduplicate, or3) listenConpRectionforControloverDuplikate, EvermethodhasDifferentPerformanceInDormplocate.

PythonisaninterpretedLuage, OfferingaseofuseandflexibilitätsbutfacingPerformancelimitationsincriticalApplications.1) InterpretedLanguages LikePythonexecutine-by-Line, ermöglicht, dassmediateFeedbackandrapidPrototyping.2) CompiledLanguagesslikec/C.5.

Useforloopswhenthenumberofofiterationssisknowninadvance und wileloopswhenCiterationsDependonacondition.1) Forloopsardealforsequencelistorranges.2) Während


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