Python 中的列表推导式、函数式函数或 For 循环：哪个提供最佳性能？

Python 中的性能注意事项：列表推导式和函数式函数与 For 循环

在 Python 中，关于性能的争论由来已久与传统的 for 循环相比，使用列表推导式或函数（例如 map()、filter() 和 reduce()）的含义。本文深入探讨了这个问题的技术方面，以提供对其相对性能特征的明智理解。

许多人认为列表推导式和函数式函数可能由于其“C 速度”执行而具有性能优势：与for循环的“python虚拟机速度”相反。然而，现实情况更加微妙。

虽然列表推导式的性能确实可能比等效的 for 循环稍好，但这种优势主要源于其优化的底层字节码实现，这消除了在列表创建过程中额外查找操作的需要。尽管如此，它们仍然执行字节码级循环，正如提供的反汇编代码示例所证明的那样。

关于功能列表处理函数，尽管是用 C 实现的，但它们的使用并不总是能保证卓越的性能。在许多情况下，与 Python 堆栈帧设置相关的开销超过了任何潜在的速度增益，特别是在使用 lambda 表达式或其他 Python 函数时。因此，内联执行相同的操作（例如，列表理解而不是 map() 或 filter()）通常会产生稍快的结果。

实际上，当涉及绘制复杂和巨大的地图等要求较高的任务时在游戏中，重要的是要认识到 Python 级别的微优化可能不足以实现足够的性能。在这种情况下，谨慎的做法可能是考虑合并 C 级代码以显着提高速度。当未优化的 Python 代码无法满足性能要求并且大量的手动优化工作收益递减时，特别推荐此策略。

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