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python 3中循环、列表理解和映射的性能

benchmarking performance python-3.x python

Konstantin · 技术社区 · 7 年前

如何在Python3.6中正确比较for循环、列表理解和映射的性能?

在下面的代码中,普通的for循环执行得非常好(我使用 list() 从生成器获取值)。我在这里做错什么了吗?结果与 discussion on Python 2 是的。

import timeit

code_for = """
for i in range(1000):
    hex(i)
"""

code_map = """
list(map(hex, range(1000)))
"""

code_map_lambda = """
list(map(lambda x: hex(x), range(1000)))
"""

code_list_comprehension = """
[hex(x) for x in range(1000)]
"""

print(timeit.timeit(code_for, number=10000))
# 1.1155821208376437

print(timeit.timeit(code_map, number=10000))
# 0.8820606248918921

print(timeit.timeit(code_map_lambda, number=10000))
# 1.7510833400301635

print(timeit.timeit(code_list_comprehension, number=10000))
# 1.1798800542019308

更新:在列表中添加元素 code_for

code_for_2 = """
a = [0] * 1000
for i in range(1000):
    a[i] = hex(i)
"""
# 1.243549756007269

code_for_3 = """
a = []
for i in range(1000):
    a.append(hex(i))
"""
# 1.5462996119167656

1 回复 | 直到 7 年前

jpp 7 年前

几点建议:

为了清晰起见,请将代码包装在函数中。
您缺少列表创建和附加 code_for 是的。这是使用显式 for 循环。
你可以用 timeit ,或者如果你有Jupyter笔记本, %timeit 命令。

如下所示, map 没有 lambda 表现最好,这是有道理的 hex 是内置的。见 Python List Comprehension Vs. Map 更多细节。

def code_for(n):
    res = []
    for i in range(n):
        res.append(hex(i))
    return res

def code_map(n):
    return list(map(hex, range(n)))

def code_map_lambda(n):
    return list(map(lambda x: hex(x), range(n)))

def code_list_comprehension(n):
    return [hex(x) for x in range(n)]

%timeit code_for(10000)                 # 3.19 ms per loop
%timeit code_map(10000)                 # 1.69 ms per loop
%timeit code_map_lambda(10000)          # 3.06 ms per loop
%timeit code_list_comprehension(10000)  # 2.27 ms per loop

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