


Compréhension des listes : la bataille pour la lisibilité et les performances
Lorsqu'il s'agit de filtrer des listes en fonction des attributs d'éléments, les programmeurs ont le choix entre compréhensions et expressions lambda combinées avec la fonction de filtre. Quelle approche est préférable est une question de débat, mais nous explorons ici les forces et les faiblesses de chacune.
Lisibilité : une question de goût
Les préférences personnelles jouent un rôle important rôle dans la lisibilité. Certains trouvent la compréhension des listes plus intuitive, car elles fournissent une syntaxe concise et claire pour le filtrage et la manipulation. D'autres préfèrent la polyvalence des expressions lambda, qui permettent des critères de filtrage plus complexes.
Performance : différences nuancées
Bien que la lisibilité soit subjective, les performances ont certaines mesures objectives. Les compréhensions de listes ont généralement un léger avantage en termes de performances en raison de leur implémentation plus simple. Cependant, cette différence est généralement négligeable, sauf si vous travaillez avec des ensembles de données extrêmement volumineux.
Considérez la surcharge des appels de fonction
Un problème de performances mineur avec les expressions lambda est la surcharge des appels de fonction. Chaque invocation d'un lambda implique la création et l'exécution d'une nouvelle fonction, ce qui peut ajouter une petite quantité de latence.
Accès aux variables étendues
Dans Python 2.x, liste les compréhensions accèdent aux variables locales, tandis que les expressions lambda nécessitent l'accès aux variables de portée. Cela peut entraîner des pénalités de performances, en particulier lorsque la variable de portée est fréquemment réaffectée. Cependant, ce problème est résolu dans Python 3.x.
Expressions génératrices : une troisième option
Pour une lisibilité optimale, pensez à utiliser une expression génératrice. Cette approche remplace à la fois les compréhensions de liste et le filtre par une fonction personnalisée qui génère des éléments filtrés, fournissant une représentation claire et significative du processus de filtrage dans le code principal.
En fin de compte, le meilleur choix dépend du cas d'utilisation spécifique et préférences personnelles. Bien que les différences de performances soient minimes, la lisibilité peut varier considérablement entre les différents programmeurs.
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!

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NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

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La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.


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