列表推导式、函数式编程或 For 循环：哪种在 Python 中提供最佳性能？

性能比较：列表推导式、函数式函数和“for 循环”

列表推导式、函数式函数和“for 循环”之间的性能问题Python 中的“for 循环”长期以来一直存在争议。虽然列表推导和函数被认为“以 C 速度运行”，而 for 循环“以 Python 虚拟机速度运行”，但深入研究技术细节以了解其真实性能非常重要。

列表推导式

列表推导式通常比构建列表的等效 for 循环更快。然而，它们的速度优势很小，因为它们仍然执行字节码级循环，如反汇编所示。滥用列表推导式来累积无意义的值只会增加开销。

函数

用 C 编写的函数确实可能比 Python 中的函数更高效。然而，当与 lambda 或其他 Python 函数一起使用时，重复堆栈帧设置的开销通常会抵消任何性能提升。在许多情况下，没有函数调用的内联处理（例如，列表理解而不是映射或过滤器）会稍微快一些。

“for 循环”

“for 循环” 在Python中具有简单和直接的优点。虽然列表推导式和函数式函数在某些情况下可能会提供较小的性能优势，但“for 循环”通常是不需要复杂过滤或转换的任务的最合适选择。

游戏开发的性能影响

在游戏开发的背景下，列表理解与“for 循环”的问题与绘制复杂和巨大的地图特别相关。虽然列表理解在某些情况下可能会稍快一些，但这两种选项都可能不足以避免复杂视觉环境中的滞后。在这种情况下，探索较低级别的优化（例如下降到 C）就变得有必要。

请记住，Python 中广泛的微优化只能产生有限的加速。在性能至关重要的情况下，考虑编写一些 C 代码来实现所需的性能水平会更具成本效益。

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