検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルリスト内包表記とジェネレーター式: Python で括弧の代わりに括弧を使用する場合は?

List Comprehensions vs. Generator Expressions: When to Use Parentheses Instead of Brackets in Python?

Python で角括弧を使用しないリスト内包表記を理解する

Python でリスト内包表記を使用する場合、角括弧 [] を省略できる場合があることに気づいたかもしれません。 Python、次の例のように:

''.join( str(_) for _ in xrange(10) )

この動作不可解に思えるかもしれませんが、括弧内の式は実際にはリスト内包表記ではなくジェネレーター式であるという事実によるものです。

ジェネレーター式とリスト内包表記

ジェネレーター式は構文的にはリスト内包表記に似ていますが、角括弧の代わりに括弧を使用します。メモリ内に新しいリストを作成するリスト内包表記とは異なり、ジェネレーター式はオンデマンドで一度に 1 つの要素を生成します。

この違いは、操作している反復可能オブジェクトが大きい場合や、操作している反復可能オブジェクトが大きい場合など、特定の状況では重要です。要素は無限にあります。このような場合、ジェネレーター式はリスト内包表記よりもメモリ効率が高く、高速になります。

パフォーマンスに関する考慮事項

ただし、この違いに注意することが重要です。すべての場合においてパフォーマンスが顕著になるわけではありません。たとえば、小さな反復可能オブジェクトを操作している場合、ジェネレーター式からリストを作成するオーバーヘッドがメモリ効率の利点を上回る可能性があります。

''.join() の特定のケースでは、実際、リストの理解は高速であり、メモリ効率も高くなります。これは、結合ではデータに対して 2 回のパスを実行する必要があるため、実際のリストをすぐに利用できるようにすることでメリットが得られます。

最適なアプローチを選択するためのヒント

決定するときジェネレータ式を使用するかリスト内包表記を使用するかについては、次の点を考慮してください。要素:

  • メモリ効率: ジェネレーター式は、大きな反復可能または無限の反復可能に対してよりメモリ効率が高くなります。
  • 速度: リスト内包表記は、小さなイテラブルの場合、または結合操作が実行されている場合は高速になります。
  • コードの可読性: リスト内包表記は、ジェネレーター式に慣れていない人にとって、より読みやすく、理解しやすい傾向があります。

最終的には、特定の状況にどのアプローチが最も適しているかを判断するのはあなた自身です。

以上がリスト内包表記とジェネレーター式: Python で括弧の代わりに括弧を使用する場合は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Pythonの実行モデル:コンパイル、解釈、またはその両方?Pythonの実行モデル:コンパイル、解釈、またはその両方?May 10, 2025 am 12:04 AM

pythonisbothcompiledinterted.whenyourunapythonscript、itisfirstcompiledintobytecode、これはdenepythonvirtualmachine(pvm).thishybridapproaChallowsforplatform-platform-denodent-codebutcututicut。

Pythonはラインごとに実行されますか?Pythonはラインごとに実行されますか?May 10, 2025 am 12:03 AM

Pythonは厳密に行ごとの実行ではありませんが、最適化され、インタープレーターメカニズムに基づいて条件付き実行です。インタープリターは、コードをPVMによって実行されるBytecodeに変換し、定数式または最適化ループを事前促進する場合があります。これらのメカニズムを理解することで、コードを最適化し、効率を向上させることができます。

Pythonの2つのリストを連結する代替品は何ですか?Pythonの2つのリストを連結する代替品は何ですか?May 09, 2025 am 12:16 AM

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Python:2つのリストをマージする効率的な方法Python:2つのリストをマージする効率的な方法May 09, 2025 am 12:15 AM

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

コンパイルされた通信言語:長所と短所コンパイルされた通信言語:長所と短所May 09, 2025 am 12:06 AM

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Python:ループのために、そして最も完全なガイドPython:ループのために、そして最も完全なガイドMay 09, 2025 am 12:05 AM

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

Python concatenateリストを文字列に入れますPython concatenateリストを文字列に入れますMay 09, 2025 am 12:02 AM

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

Pythonのハイブリッドアプローチ:コンピレーションと解釈を組み合わせたPythonのハイブリッドアプローチ:コンピレーションと解釈を組み合わせたMay 08, 2025 am 12:16 AM

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

PhpStorm Mac バージョン

PhpStorm Mac バージョン

最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

mPDF

mPDF

mPDF は、UTF-8 でエンコードされた HTML から PDF ファイルを生成できる PHP ライブラリです。オリジナルの作者である Ian Back は、Web サイトから「オンザフライ」で PDF ファイルを出力し、さまざまな言語を処理するために mPDF を作成しました。 HTML2FPDF などのオリジナルのスクリプトよりも遅く、Unicode フォントを使用すると生成されるファイルが大きくなりますが、CSS スタイルなどをサポートし、多くの機能強化が施されています。 RTL (アラビア語とヘブライ語) や CJK (中国語、日本語、韓国語) を含むほぼすべての言語をサポートします。ネストされたブロックレベル要素 (P、DIV など) をサポートします。

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。