목록 이해 또는 람다 필터: Python 목록 필터링에 더 나은 것은 무엇입니까?

목록 이해와 람다 필터 이해

목록으로 작업하고 항목 속성을 기반으로 필터링할 때 목록 이해와 람다라는 두 가지 접근 방식이 발생합니다. 필터. 각각에는 장단점이 있습니다.

List Comprehension

예제에서 볼 수 있듯이 List Comprehension은 조건에 따라 새 목록을 생성하는 간결한 방법을 제공합니다. 자연어를 모방하므로 더 읽기 쉬운 것으로 간주되는 경우가 많습니다. 다만, 람다 함수에 비해 함수 호출 오버헤드로 인해 약간의 성능 오버헤드가 있을 수 있습니다.

람다 필터

이 접근 방식에서는 람다 함수(익명 함수)를 사용합니다. 그리고 filter() 함수. 람다 함수는 필터링 기준을 정의하고 filter()는 이를 목록에 적용합니다. 가독성이 약간 떨어질 수 있지만 람다 함수가 더 효율적이므로 더 나은 성능을 제공합니다.

성능 고려 사항

성능은 대부분의 작업에서 주요 관심사가 아닙니다. , 몇 가지 요소가 이러한 필터링 기술의 속도에 영향을 미칠 수 있습니다.

• 함수 호출 오버헤드: Lambda 함수는 목록 이해보다 함수 호출 오버헤드가 적을 수 있습니다.
• 범위 변수 액세스: 람다의 로컬 범위 외부에 있는 변수에 액세스하면 Python 2.x에서 실행 속도가 느려질 수 있습니다. . Python 3.x에서는 목록 이해와 람다 필터 모두 클로저를 통해 변수에 액세스하므로 이 차이는 덜 중요합니다.

Generator Alternative

목록 이해 및 람다 필터를 사용하려면 생성기 사용을 고려하세요.

def filterbyvalue(seq, value):
   for el in seq:
       if el.attribute==value: yield el

이 접근 방식 즉각적인 목록 생성을 희생하여 시퀀스를 필터링하는 성능 최적화 방법을 제공합니다. 의미 있는 함수 이름을 사용함으로써 가독성을 높일 수 있습니다.

위 내용은 목록 이해 또는 람다 필터: Python 목록 필터링에 더 나은 것은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!