


Mengapa Pemahaman Senarai Lebih Cepat Daripada Senarai Menambah dalam Python?
Mengapa Pemahaman Senarai Mengungguli Penambahan Senarai
Walaupun persepsi pemahaman senarai sebagai gula ekspresif semata-mata, mereka menunjukkan kelebihan kelajuan yang ketara berbanding lampiran senarai . Jurang ini melangkaui perbezaan ekspresif.
Untuk menggambarkan, pertimbangkan penanda aras masa berikut:
<code class="python">import timeit time = timeit.timeit('t=[]\nfor i in range(10000):\n t.append(i)', number=10000) time2 = timeit.timeit('t=[i for i in range(10000)]', number=10000)</code>
Hasilnya mendedahkan bahawa pemahaman senarai dilaksanakan kira-kira 50% lebih cepat daripada dilampirkan pada senarai.
Sebab Peningkatan Kelajuan
Kefahaman senarai mengeksploitasi beberapa pengoptimuman prestasi:
- Penghapusan Pemuatan Atribut dan Panggilan Fungsi: Dalam lampiran senarai, setiap lelaran memerlukan memuatkan atribut tambah senarai dan menggunakan ia sebagai fungsi. Pemahaman senarai menghapuskan overhed ini dengan membuat senarai baharu atas permintaan.
- Penggantungan dan Penyambungan Semula lwn. Penciptaan Senarai Segera: Menggantung dan menyambung semula bingkai fungsi biasanya lebih perlahan daripada membuat senarai atas permintaan secara terus .
Contoh
Pertimbangkan coretan kod berikut:
<code class="python">def f1(): l = [] # Create a new list for i in range(5): # Iterate through a range l.append(i) # Append each number to the list def f2(): [i for i in range(5)] # Use list comprehension to create a new list</code>
Menyahpasang fungsi ini dengan modul dis mendedahkan perbezaan:
<code class="python">dis.dis(f1) dis.dis(f2)</code>
Dalam f1, kami memerhatikan penciptaan senarai dan memuatkan serta memanggil atribut tambah (offset 18 dan 20). Walau bagaimanapun, dalam f2, operasi ini tiada, menghasilkan kod yang lebih cekap.
Kesimpulan
Kefahaman senarai mencapai prestasi yang lebih baik dengan menghapuskan pemuatan atribut, panggilan fungsi dan overhed yang berkaitan dengan penggantungan dan penyambungan semula bingkai fungsi. Akibatnya, mereka sering disyorkan untuk membuat senarai baharu yang kelajuan menjadi keutamaan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Pemahaman Senarai Lebih Cepat Daripada Senarai Menambah dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).