Python列表理解昂贵

Python list comprehension expensive

我试图找到列表理解的有效性，但它看起来比正常的函数操作更昂贵。有人能解释吗？

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def squares(values):
lst = []
for x in range(values):
lst.append(x*x)
return lst

def main():
t = timeit.Timer(stmt="lst = [x*x for x in range(10)]")
print t.timeit()
t = timeit.Timer(stmt="squares",setup="from __main__ import squares")
print t.timeit()

lst = [x*x for x in range(10)]
print lst
print squares(10)

----Output:---
2.4147507644
0.0284455255965
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

对于相同的输出，与列表理解相比，普通函数计算的时间要短得多。

我觉得单子的理解更有效。

相关讨论

您从不调用您的squares函数，因此它不做任何事情。

列表理解实际上更快：

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>>> import timeit
>>> def squares(values):
... lst = []
... for x in range(values):
... lst.append(x*x)
... return lst
...
>>> def squares_comp(values):
... return [x*x for x in range(values)]
...
>>> timeit.timeit('f(10)', 'from __main__ import squares as f')
3.9415171146392822
>>> timeit.timeit('f(10)', 'from __main__ import squares_comp as f')
2.3243820667266846

如果使用dis模块查看每个函数的字节码，可以看到原因：

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>>> import dis
>>> dis.dis(squares)
2 0 BUILD_LIST 0
3 STORE_FAST 1 (lst)

3 6 SETUP_LOOP 37 (to 46)
9 LOAD_GLOBAL 0 (range)
12 LOAD_FAST 0 (values)
15 CALL_FUNCTION 1
18 GET_ITER
>> 19 FOR_ITER 23 (to 45)
22 STORE_FAST 2 (x)

4 25 LOAD_FAST 1 (lst)
28 LOAD_ATTR 1 (append)
31 LOAD_FAST 2 (x)
34 LOAD_FAST 2 (x)
37 BINARY_MULTIPLY
38 CALL_FUNCTION 1
41 POP_TOP
42 JUMP_ABSOLUTE 19
>> 45 POP_BLOCK

5 >> 46 LOAD_FAST 1 (lst)
49 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(squares_comp)
2 0 BUILD_LIST 0
3 LOAD_GLOBAL 0 (range)
6 LOAD_FAST 0 (values)
9 CALL_FUNCTION 1
12 GET_ITER
>> 13 FOR_ITER 16 (to 32)
16 STORE_FAST 1 (x)
19 LOAD_FAST 1 (x)
22 LOAD_FAST 1 (x)
25 BINARY_MULTIPLY
26 LIST_APPEND 2
29 JUMP_ABSOLUTE 13
>> 32 RETURN_VALUE

号

squares函数在每次迭代中查找列表的.append()方法，并调用它。.append()函数必须在每次调用列表时按一个元素增加列表。

另一方面，清单理解并不一定要做这项工作。相反，python使用LIST_APPEND字节码，它使用C API向列表中追加一个新元素，而不必进行查找和对函数的python调用。