Gebruik van map() en Lijstcomprehensies
Waar mogelijk is het beter om te vertrouwen op ingebouwde functies, methoden of bibliotheekfuncties in plaats van algoritmen vanaf nul te schrijven. Ingebouwde en bibliotheekfuncties zijn doorgaans geoptimaliseerd voor prestaties, werken efficiënter en zijn ontworpen om een breed scala aan randgevallen effectief af te handelen.
Laten we beginnen met krachtige hulpmiddelen zoals de map()-functie en lijstcomprehensies, die uw code aanzienlijk kunnen versnellen. Omdat lijstcomprehensies meer geoptimaliseerd zijn voor prestaties en map() in C is geïmplementeerd, voeren ze over het algemeen sneller uit dan handmatig geschreven lussen.
Lijstcomprehensies
Lijstcomprehensies bieden een kortere en vaak snellere manier om lijsten te maken in vergelijking met traditionele for-lussen. Bovendien kunnen ze uw code leesbaarder en begrijpelijker maken.
Laten we de prestaties van een for-lus en een lijstcomprehensie vergelijken door een lijst te genereren waarin elk getal van 1 tot 10000000 wordt vermenigvuldigd met 2:
123456789101112131415161718192021import os os.system('wget https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/8d21890f-d960-4129-bc88-096e24211d53/section_1/chapter_3/decorators.py 2>/dev/null') from decorators import timeit_decorator numbers = list(range(1, 10000001)) @timeit_decorator(number=3) def list_comprehension(): return [x * 2 for x in numbers] @timeit_decorator(number=3) def for_loop(): result = [] for x in numbers: result.append(x * 2) return result list_1 = list_comprehension() list_2 = for_loop() print(list_1 == list_2)
Gebruik van map()
De functie map past een opgegeven functie toe op elk item in een iterabel (bijvoorbeeld een lijst).
Naast het feit dat het compacter is dan het schrijven van lussen, werkt het vaak sneller dankzij C-niveau optimalisaties in de implementatie, waardoor de overhead van herhaalde functie-aanroepen wordt verminderd.
Hoewel map enkele prestatievoordelen kan bieden, vooral bij het werken met ingebouwde functies, is het snelheidsverschil ten opzichte van lijstcomprehensies vaak verwaarloosbaar. Beide zijn sterk geoptimaliseerd en bij eenvoudige bewerkingen is het prestatievoordeel van map nauwelijks merkbaar. In de praktijk moet de keuze tussen beide vooral gebaseerd zijn op leesbaarheid en specifieke gebruikssituaties, zoals geheugenefficiëntie met map.
Laten we de prestaties vergelijken van map, for-lussen en lijstcomprehensies bij het formatteren van 1000000 klantnamen naar titelnotatie (bijvoorbeeld 'john doe' -> 'John Doe'):
1234567891011121314151617181920212223242526import os os.system('wget https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/8d21890f-d960-4129-bc88-096e24211d53/section_1/chapter_3/decorators.py 2>/dev/null') from decorators import timeit_decorator customer_names = ['john doe', 'jane smith', 'alex johnson', 'ivan smith'] * 250000 @timeit_decorator(number=10) def map_function(): return list(map(str.title, customer_names)) @timeit_decorator(number=10) def list_comprehension(): return [name.title() for name in customer_names] @timeit_decorator(number=10) def for_loop(): result = [] for name in customer_names: result.append(name.title()) return result formatted_with_map = map_function() formatted_with_comprehension = list_comprehension() formatted_with_for_loop = for_loop() print(formatted_with_map == formatted_with_comprehension == formatted_with_for_loop)
Zoals verwacht is de for-lus de langzaamste benadering van de drie. In dit voorbeeld bleek map sneller te zijn dan list comprehension, hoewel de prestaties in de praktijk kunnen variëren afhankelijk van het specifieke gebruiksscenario. Soms kunnen list comprehensions zelfs beter presteren dan map, vooral bij eenvoudigere expressies.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Can you explain how the timeit_decorator works in these examples?
What are the main advantages of using map over list comprehensions?
When should I choose a for loop instead of map or list comprehensions?
Awesome!
Completion rate improved to 7.69Gebruik van map() en Lijstcomprehensies
Veeg om het menu te tonen
Waar mogelijk is het beter om te vertrouwen op ingebouwde functies, methoden of bibliotheekfuncties in plaats van algoritmen vanaf nul te schrijven. Ingebouwde en bibliotheekfuncties zijn doorgaans geoptimaliseerd voor prestaties, werken efficiënter en zijn ontworpen om een breed scala aan randgevallen effectief af te handelen.
Laten we beginnen met krachtige hulpmiddelen zoals de map()-functie en lijstcomprehensies, die uw code aanzienlijk kunnen versnellen. Omdat lijstcomprehensies meer geoptimaliseerd zijn voor prestaties en map() in C is geïmplementeerd, voeren ze over het algemeen sneller uit dan handmatig geschreven lussen.
Lijstcomprehensies
Lijstcomprehensies bieden een kortere en vaak snellere manier om lijsten te maken in vergelijking met traditionele for-lussen. Bovendien kunnen ze uw code leesbaarder en begrijpelijker maken.
Laten we de prestaties van een for-lus en een lijstcomprehensie vergelijken door een lijst te genereren waarin elk getal van 1 tot 10000000 wordt vermenigvuldigd met 2:
123456789101112131415161718192021import os os.system('wget https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/8d21890f-d960-4129-bc88-096e24211d53/section_1/chapter_3/decorators.py 2>/dev/null') from decorators import timeit_decorator numbers = list(range(1, 10000001)) @timeit_decorator(number=3) def list_comprehension(): return [x * 2 for x in numbers] @timeit_decorator(number=3) def for_loop(): result = [] for x in numbers: result.append(x * 2) return result list_1 = list_comprehension() list_2 = for_loop() print(list_1 == list_2)
Gebruik van map()
De functie map past een opgegeven functie toe op elk item in een iterabel (bijvoorbeeld een lijst).
Naast het feit dat het compacter is dan het schrijven van lussen, werkt het vaak sneller dankzij C-niveau optimalisaties in de implementatie, waardoor de overhead van herhaalde functie-aanroepen wordt verminderd.
Hoewel map enkele prestatievoordelen kan bieden, vooral bij het werken met ingebouwde functies, is het snelheidsverschil ten opzichte van lijstcomprehensies vaak verwaarloosbaar. Beide zijn sterk geoptimaliseerd en bij eenvoudige bewerkingen is het prestatievoordeel van map nauwelijks merkbaar. In de praktijk moet de keuze tussen beide vooral gebaseerd zijn op leesbaarheid en specifieke gebruikssituaties, zoals geheugenefficiëntie met map.
Laten we de prestaties vergelijken van map, for-lussen en lijstcomprehensies bij het formatteren van 1000000 klantnamen naar titelnotatie (bijvoorbeeld 'john doe' -> 'John Doe'):
1234567891011121314151617181920212223242526import os os.system('wget https://staging-content-media-cdn.codefinity.com/courses/8d21890f-d960-4129-bc88-096e24211d53/section_1/chapter_3/decorators.py 2>/dev/null') from decorators import timeit_decorator customer_names = ['john doe', 'jane smith', 'alex johnson', 'ivan smith'] * 250000 @timeit_decorator(number=10) def map_function(): return list(map(str.title, customer_names)) @timeit_decorator(number=10) def list_comprehension(): return [name.title() for name in customer_names] @timeit_decorator(number=10) def for_loop(): result = [] for name in customer_names: result.append(name.title()) return result formatted_with_map = map_function() formatted_with_comprehension = list_comprehension() formatted_with_for_loop = for_loop() print(formatted_with_map == formatted_with_comprehension == formatted_with_for_loop)
Zoals verwacht is de for-lus de langzaamste benadering van de drie. In dit voorbeeld bleek map sneller te zijn dan list comprehension, hoewel de prestaties in de praktijk kunnen variëren afhankelijk van het specifieke gebruiksscenario. Soms kunnen list comprehensions zelfs beter presteren dan map, vooral bij eenvoudigere expressies.
Bedankt voor je feedback!
