[]가 없는 목록 이해: Python의 생성기 표현식 이해
Python에서 목록 이해는 목록을 생성하는 강력한 도구입니다. 그러나 Python 언어에는 생성기 표현식이라는 또 다른 유사한 기능도 도입되었습니다.
생성기 표현식은 대괄호([])를 사용하지 않는다는 점에서 목록 이해와 다릅니다. 대신 괄호()를 사용하여 한 번에 하나씩 값을 생성합니다. 이 특성은 메모리에 완전한 목록을 생성하지 않고 즉석에서 값을 생성하므로 목록 이해보다 메모리 효율성이 더 높습니다.
제공된 예에서 xrange(10)의 _에 대한 str(_)은 다음과 같습니다. 0부터 9까지의 숫자를 나타내는 일련의 문자열을 생성하는 생성기 표현식입니다. 이 생성기 표현식을 조인에 전달하는 것은 목록 이해를 사용하는 것과 동일한 효과를 가지지만 사각형이 필요하지 않습니다. 대괄호.
그러나 모든 함수가 생성기 표현식을 받아들일 수 있는 것은 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. sort 또는 len과 같이 완전한 목록이 필요한 함수에는 명시적인 목록이 필요합니다.
메모리 효율성 및 성능
일반적으로 생성기 표현식은 메모리가 더 많습니다. 목록 이해보다 효율적입니다. 그러나 조인의 경우 목록 이해를 사용하는 것이 더 빠르고 메모리 효율적입니다. 이는 조인이 데이터에 대해 두 번의 패스를 수행해야 하고 실제 목록이 있으면 즉시 작업을 시작할 수 있기 때문입니다.
이 경우 생성기 표현식에 비해 목록 이해의 성능 이점은 다음 Python timeit에 설명되어 있습니다. 벤치마크:
>>> 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
따라서 생성기 표현식은 많은 경우 메모리 효율성 이점을 제공하지만 벤치마크를 만들 때 사용되는 함수의 특정 성능 특성을 고려하는 것이 중요합니다. 목록 이해와 생성기 표현식 중에서 선택하세요.
위 내용은 목록 이해와 생성기 표현식: Python에서 언제 대괄호 대신 괄호를 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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