Compréhension de cartes ou de listes en Python : quand est-il plus rapide et plus pythonique ?

Compréhension de carte ou de liste : performances et pythonicité

Lorsqu'ils traitent des données itérables, les programmeurs Python sont souvent confrontés au choix entre utiliser map() et énumérer les compréhensions. Bien que les deux méthodes fournissent une syntaxe élégante pour la transformation des données, il vaut la peine de comprendre leurs différences subtiles en termes d'efficacité et de style Pythonique.

Dans les cas où la fonction de transformation est déjà définie et partagée entre map() et la compréhension de liste, map () peut présenter un léger avantage en termes de vitesse. Cependant, cet avantage devient négligeable lorsque la fonction map() nécessite une expression lambda.

Considérez l'exemple suivant :

xs = range(10)

Utiliser la même fonction pour la transformation dans map() et la compréhension de liste :

map(hex, xs)
[hex(x) for x in xs]

L'exécution d'un benchmark révèle que map() est légèrement plus rapide dans ce domaine scénario :

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(hex, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.86 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[hex(x) for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 5.58 usec per loop

Cependant, lorsque la fonction map() nécessite un lambda, la comparaison des performances s'inverse considérablement :

map(lambda x: x+2, xs)
[x+2 for x in xs]

Les résultats du benchmark montrent un net avantage pour la compréhension des listes dans ce cas :

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' 'map(lambda x: x+2, xs)'
100000 loops, best of 3: 4.24 usec per loop

$ python -m timeit -s'xs=range(10)' '[x+2 for x in xs]'
100000 loops, best of 3: 2.32 usec per loop

Au-delà des performances, les développeurs Python considèrent souvent les compréhensions de listes comme plus pythoniques. Leur syntaxe directe et concise est considérée comme plus idiomatique que l'utilisation de map() et lambdas.

En fin de compte, le choix entre map() et la compréhension de liste dépend du cas d'utilisation spécifique et de la préférence du programmeur pour l'efficacité par rapport à Pythonicité. . Cependant, comprendre les différences subtiles de performances peut guider des décisions éclairées pour une optimisation optimale du code.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!