목록 이해 vs. For 루프 vs. 함수형 함수: Python에서 최고의 성능을 제공하는 것은 무엇입니까?

List Comprehension 및 함수 함수: For 루프에 대한 성능 평가

List Comprehension 및 함수 함수(예: map(), for 루프와 비교한 filter(), Reduce())는 지속적인 논쟁을 불러일으켰습니다. 이러한 구성은 C 속도로 작동한다고 주장하지만 일부에서는 for 루프의 기본 Python 인터프리터 속도를 능가하는지 의문을 제기합니다.

기술적 고려 사항

컴플리멘션이 컴팩트함에도 불구하고 목록 이해 구문, 루프를 사용하여 바이트코드 수준에서 실행:

dis.dis('[x for x in range(10)]')

이 루프에는 폐기 시 오버헤드가 발생할 수 있는 목록입니다.

반면, 함수형 함수는 C로 작성되어 효율성이 향상됩니다. 그러나 Python 스택 프레임을 반복적으로 생성하는 오버헤드는 잠재적 이득을 완화할 수 있습니다.

미세 최적화 제한

미세 최적화는 Python 코드 속도를 향상시킬 수 있지만 제한 사항이 있습니다. . 기본 Python 속도가 부족한 시나리오에서는 C로 전환하는 것이 더 효율적인 접근 방식이 됩니다.

게임 개발 상황에서의 평가

복잡한 지도를 그리는 맥락에서 게임에서 최적화되지 않은 Python 코드가 성능 요구 사항을 충족하지 못하는 경우 복잡한 코드에 의존하는 것보다 C로 코드를 구현하는 것이 더 타당할 수 있습니다. 미세 최적화.

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