Python 中的列表推導式、函數式函數或 For 迴圈：哪一個提供最佳效能？

Python 中的性能注意事項：列表推導式和函數式函數與For 循環

在Python 中，關於性能的爭論由來已久與傳統的for 迴圈相比，使用列表推導式或函數（例如map()、filter() 和reduce()）的意思。本文深入探討了這個問題的技術面，以提供對其相對性能特徵的明智理解。

許多人認為列表推導式和函數式函數可能由於其“C 速度”執行而具有性能優勢：與for循環的“python虛擬機速度”相反。然而，現實情況更加微妙。

雖然列表推導式的性能確實可能比等效的for 循環稍好，但這種優勢主要源於其優化的底層字節碼實現，這消除了在列表創建過程中額外查找操作的需要。儘管如此，它們仍然執行字節碼級循環，正如提供的反彙編程式碼範例所證明的那樣。

關於功能列表處理函數，儘管是用 C 實現的，但它們的使用並不總是能保證卓越的性能。在許多情況下，與 Python 堆疊幀設定相關的開銷超過了任何潛在的速度增益，特別是在使用 lambda 表達式或其他 Python 函數時。因此，內聯執行相同的操作（例如，列表理解而不是 map() 或 filter()）通常會產生稍快的結果。

實際上，當涉及繪製複雜和巨大的地圖等要求較高的任務時在遊戲中，重要的是要認識到 Python 級別的微優化可能不足以實現足夠的性能。在這種情況下，謹慎的做法可能是考慮合併 C 級代碼以顯著提高速度。當未最佳化的 Python 程式碼無法滿足效能要求並且大量的手動最佳化工作收益遞減時，特別推薦此策略。

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