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...
下面是一个完整的示例代码,用于实现循环map: defmy_generator():yield1yield2yield3defloop_map():result=[]foriinrange(5):# 循环5次gen=my_generator()# 创建生成器mapped=map(lambdax:x*2,gen)# map操作result.append(list(mapped))# 将结果保存到列表中returnresult# 测试循环mapprint(loop_map()) ...
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...
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,因此它的内部隐含循环比常规的Python for循环要高效得多。
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) ...
...print(''.join(map(lambda x: str(x), lst)))# 0124 5 Join + Map + Str 无需使用 lambda 函数将每个列表元素转换为字符串形式。...print(''.join(map(str, lst)))# 0124 6 Simple Loop(循环) + Str 当然,还可以通过使用简单的for循环构建字符串解决问题 s = ''for x...
这个宏的意思是用来添加一个标签,比如下图中的L1。实际上是让上面的s_next_free_label字段加一,表示新增一个已用标签(标签没有名称,“L1”、“loop”,“body”都是临时命名的)。 USE_LABEL: 将标签指向即将执行的下一条指令。实际上是修改上面的s_labelmap字段,让其指向s_used。
forurlinurls: results.append(urllib2.urlopen(url)) Map按序处理这些迭代。调用这个函数,它就会返回给我们一个按序存储着结果的简易列表。 为什么它这么厉害呢?因为只要有了合适的库,map能使并行运行得十分流畅! 有两个能够支持通过map函数来完成并行的库:一个是multiprocessing,另一个是鲜为人知但功能强大的子文...