而标准for循环和map方式在循环任务复杂度逐渐提高的情况下,处理时间基本没有差异。 为什么普遍认为map比for快? 我认为可能跟处理的数据量有关系,大部分场景下,使用者只测试了少量的数据(100W以下,比如这篇文章,就是数据量比较少,导致速度的区别不明显),在少量的数据集下,我们确实看到了map方式比for循环快,甚至有时候比列表
上面的代码中,我们使用for循环遍历从1到10的数字,然后依次往Map中放入用户信息。每个用户信息是一个包含姓名、年龄和性别的Map。 流程图 下面是往Map里面放值的流程图: flowchart TD start[Start] --> input["Initialize an empty map"] loop Loop input --> loop["Add key-value pair"] loop --> decisio...
1> python -m timeit -s "L=[]; M=range(1000)" "for m in M: L.append(m*2)" 1000 loops, best of 3: 432 usec per loop 2> python -m timeit -s "M=range(1000);f=lambda x: x*2" "L=map(f,M)" 1000 loops, best of 3: 449 usec per loop 3> python -m timeit -s "M...
使用Python内置的map()函数代替显式的for循环加速了970x。 # Summary Of Test Results Baseline: 4.402 ns per loop Improved: 0.005 ns per loop % Improvement: 99.9 % Speedup: 970.69x 这是为什么呢? map()函数是用C语言编写的,并且经过了高度优化...
for loop ★★★ ★ ★★★ list comprehension ★★ ★★★ ★★★ map(),filter() ★★ ★★ ★ 综合而言,在 Python 中进行列表(迭代器)的处理,列表推导式是更简洁,效率更高的方案,也更 Pythonic,不过当列表推导式过于复杂的时候,转而使用for循环会使代码更好理解和可维护。
%timeit [add(x)forxinarray]#1000 loops, best of 3: 180 us per loop 总上所述:简单的循环映射操作,我们建议用列表推导形式,其效率更高,速度更快。复杂的循环映射操作,我们建议用for循环,这样的代码更加易读易懂。而对于map方法,我们认为这是一种过时的写法,应当少用,甚至不用。
Baseline: 32.158 ns per loop Improved: 16.040 ns per loop % Improvement: 50.1 % Speedup: 2.00x 可以看到使用列表推导式可以得到2倍速的提高 2、在外部计算长度 如果需要依靠列表的长度进行迭代,请在for循环之外进行计算。 # Baseline version (Inefficient way) ...
for n in numbers: output.append(n ** 2.5) return output # Improved version # (Using List Comprehension) def test_01_v1(numbers): output = [n ** 2.5 for n in numbers] return output 结果如下: # Summary Of Test Results Baseline: 32.158 ns per loop ...
在Python中,for循环通常比while循环效率更高 对于大数据集,考虑使用生成器表达式((x for x in iterable))节省内存 内置函数如map()、filter()有时比显式循环更高效 实际应用示例 # 文件处理:逐行读取 with open('data.txt') as file: for line in file: print(line.strip()) # 数据清洗 data = [" app...
Baseline: 32.158 ns per loop Improved: 16.040 ns per loop % Improvement: 50.1 % Speedup: 2.00x 可以看到使用列表推导式可以得到2倍速的提高 2、在外部计算长度 如果需要依靠列表的长度进行迭代,请在for循环之外进行计算。 # Baseline version (Inefficient way) ...