맵과 목록 이해: 성능과 Python성
반복 가능한 데이터를 처리할 때 Python 프로그래머는 종종 map() 사용 중 하나를 선택해야 하는 상황에 직면합니다. 그리고 이해를 나열합니다. 두 방법 모두 데이터 변환을 위한 우아한 구문을 제공하지만 효율성과 Python 스타일의 미묘한 차이를 이해하는 것이 좋습니다.
변환 함수가 이미 정의되어 map()과 목록 이해 간에 공유되는 경우 map ()는 약간의 속도 이점을 나타낼 수 있습니다. 그러나 map() 함수에 람다 표현식이 필요한 경우 이러한 이점은 무시할 수 있습니다.
다음 예를 고려하십시오.
xs = range(10)
map() 및 목록 이해의 변환에 동일한 함수를 사용합니다. :
map(hex, xs) [hex(x) for x in xs]
벤치마크를 실행하면 map()이 이 부분에서 약간 더 빠르다는 것을 알 수 있습니다. 시나리오:
$ 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
그러나 map() 함수에 람다가 필요한 경우 성능 비교가 크게 반전됩니다.
map(lambda x: x+2, xs) [x+2 for x in xs]
벤치마크 결과는 이 경우 목록 이해에 대한 분명한 이점을 보여줍니다. :
$ 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
성능 외에도 Python 개발자는 목록 이해를 더 Python적인 것으로 간주하는 경우가 많습니다. 직접적이고 간결한 구문은 map() 및 람다를 사용하는 것보다 더 관용적인 것으로 간주됩니다.
결국 map()과 목록 이해 중 선택은 특정 사용 사례와 효율성과 Pythonicity에 대한 프로그래머의 선호도에 따라 달라집니다. . 그러나 성능의 미묘한 차이를 이해하면 최적의 코드 최적화를 위한 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.
위 내용은 Python의 맵 및 목록 이해: 언제 더 빠르고 더 Python적인가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python List 슬라이싱의 기본 구문은 목록 [start : stop : step]입니다. 1. Start는 첫 번째 요소 인덱스, 2.Stop은 첫 번째 요소 인덱스가 제외되고 3. Step은 요소 사이의 단계 크기를 결정합니다. 슬라이스는 데이터를 추출하는 데 사용될뿐만 아니라 목록을 수정하고 반전시키는 데 사용됩니다.

ListSoutPerformArraysin : 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData 및 3) MemoryEfficiencyForsParsEdata, butMayHavesLightPerformanceCosceperationOperations.

TOCONVERTAPYTHONARRAYTOALIST, USETHELIST () CONSTUCTORORAGENERATERATOREXPRESSION.1) importTheArrayModuleAndCreateAnarray.2) USELIST (ARR) 또는 [XFORXINARR] TOCONVERTITTOALIST.

chooSearRaysOverListSinpyTonforBetTerferformanceAndMemoryEfficiencyInspecificscenarios.1) arrgenumericalDatasets : arraysreducememoryUsage.2) Performance-CriticalOperations : ArraysofferspeedboostsfortaskslikeApenorsearching.3) TypeSenforc

파이썬에서는 루프에 사용하여 열거 및 추적 목록에 대한 이해를 나열 할 수 있습니다. Java에서는 루프를 위해 전통적인 사용 및 루프가 트래버스 어레이를 향해 향상시킬 수 있습니다. 1. Python 목록 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프, 열거 및 목록 이해력. 2. Java 어레이 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프 용 전통 및 루프를위한 향상.

이 기사는 버전 3.10에 도입 된 Python의 새로운 "매치"진술에 대해 논의하며, 이는 다른 언어로 된 문장과 동등한 역할을합니다. 코드 가독성을 향상시키고 기존 IF-ELIF-EL보다 성능 이점을 제공합니다.

Python 3.11의 예외 그룹은 여러 예외를 동시에 처리하여 동시 시나리오 및 복잡한 작업에서 오류 관리를 향상시킵니다.

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