[] のないリスト内包表記: Python のジェネレーター式を理解する
Python では、リスト内包表記はリストを作成するための強力なツールです。ただし、Python 言語には、ジェネレーター式として知られる別の同様の機能も導入されています。
ジェネレーター式は、角括弧 ([]) を使用しないという点でリスト内包表記とは異なります。代わりに括弧 () を使用して、一度に 1 つずつ値を生成します。この特性により、メモリ内に完全なリストを作成せずにその場で値を生成するため、リスト内包表記よりもメモリ効率が高くなります。
提供された例では、xrange(10) の _ の str(_) は次のようになります。 0 から 9 までの数値を表す文字列のシーケンスを生成するジェネレーター式。このジェネレーター式を join に渡すと、リスト内包表記を使用するのと同じ効果がありますが、square は必要ありません。
ただし、すべての関数がジェネレーター式を受け入れられるわけではないことに注意することが重要です。 sort や len などの完全なリストを必要とする関数には、明示的なリストが必要です。
メモリの効率とパフォーマンス
一般に、ジェネレータ式はより多くのメモリを必要とします。リスト内包表記よりも効率的です。ただし、結合の場合は、リスト内包表記を使用した方が高速であり、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 つのパスを作成する必要があり、実際のリストを使用するとすぐに作業を開始できるためです。
この場合、ジェネレーター式に対するリスト内包表記のパフォーマンス上の利点は、次の Python timeit で示されます。ベンチマーク:
>>> 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
したがって、多くの場合、ジェネレーター式にはメモリ効率の利点がありますが、関数の特定のパフォーマンス特性を考慮することが重要です。リスト内包表記とジェネレーター式のどちらかを選択するときに使用されます。
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必要があるのはどのような場合ですか?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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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