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python map比for循环快在哪

运维开发网 https://www.qedev.com 2020-09-22 10:36 出处:网络 作者: Sight
实验结论 如果需要在循环结束后获得结果,推荐列表解析; 如果不需要结果,直接使用for循环, 列表解析可以备选;

实验结论

  • 如果需要在循环结束后获得结果,推荐列表解析;
  • 如果不需要结果,直接使用for循环, 列表解析可以备选;
  • 除了追求代码优雅和特定规定情境,不建议使用map

如果不需要返回结果

这里有三个process, 每个任务将通过增加循环提高时间复杂度

	def process1(val, type=None):
	 chr(val % 123)

	def process2(val, type):
	 if type == "list":
	  [process1(_) for _ in range(val)]
	 elif type == "for":
	  for _ in range(val):
	   process1(_)
	 elif type == "map":
	  list(map(lambda _: process1(_), range(val)))

	def process3(val, type):
	 if type == "list":
	  [process2(_, type) for _ in range(val)]
	 elif type == "for":
	  for _ in range(val):
	   process2(_, type)
	 elif type == "map":
	  list(map(lambda _: process2(_, type), range(val)))

然后通过三种循环方式,去依次执行三种任务

	def list_comp():
	 [process1(i, "list") for i in range(length)]
	 # [process2(i, "list") for i in range(length)]
	 # [process3(i, "list") for i in range(length)]

	def for_loop():
	 for i in range(length):
	  process1(i, "for")
	  # process2(i, "for")
	  # process3(i, "for")

	def map_exp():
	 list(map(lambda v: process1(v, "map"), range(length)))
	 # list(map(lambda v: process2(v, "map"), range(length)))
	 # list(map(lambda v: process3(v, "map"), range(length)))

python map比for循环快在哪

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从上述的图像中,可以直观的看到, 随着任务复杂度的提高以及数据量的增大,每个循环完成需要的时间也在增加,

但是map方式花费的时间明显比其他两种要更多。 所以在不需要返回处理结果时,选择标准for或者列表解析都可以。

因为标准for循环和列表解析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。

需要返回结果

这里有三个task, 每个任务将通过增加循环提高时间复杂度

	def task1(val, type=None):
	 return chr(val % 123)

	def task2(val, type):
	 if type == "list":
	  return [task1(_) for _ in range(val)]
	 elif type == "for":
	  res = list()
	  for _ in range(val):
	   res.append(task1(_))
	  return res
	 elif type == "map":
	  return list(map(lambda _: task1(_), range(val)))

	def task3(val, type):
	 if type == "list":
	  return [task2(_, type) for _ in range(val)]
	 elif type == "for":
	  res = list()
	  for _ in range(val):
	   res.append(task2(_, type))
	  return res
	 elif type == "map":
	  return list(map(lambda _: task2(_, type), range(val)))

然后通过三种循环方式,去依次执行三种任务

	def list_comp():
	 # return [task1(i, "list") for i in range(length)]
	 return [task2(i, "list") for i in range(length)]
	 # return [task3(i, "list") for i in range(length)]

	def for_loop():
	 res = list()
	 for i in range(length):
	  # res.append(task1(i, "for"))
	  res.append(task2(i, "for"))
	  # res.append(task3(i, "for"))
	 return res

	def map_exp():
	 # return list(map(lambda v: task1(v, "map"), range(length)))
	 return list(map(lambda v: task2(v, "map"), range(length)))
	 # return list(map(lambda v: task3(v, "map"), range(length)))

python map比for循环快在哪

python map比for循环快在哪

python map比for循环快在哪

从上述的图像中,可以直观的看到, 随着任务复杂度的提高以及数据量的增大,每个循环完成需要的时间也在增加,

但是明显看出, 使用list_comp列表解析在, 循环需要返回处理结果的每次任务中都表现的很好,基本快于其他两种迭代方式。

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,甚至有时候比列表解析还稍微快一点,但是当我们逐渐把数据量增加原来的100倍,这时候差距的凸现出来了。

python map比for循环快在哪

如上图,在小数据集上(100W-1KW之间), 三者消耗的时间差不多相等,但是用map方式遍历和处理,还是有一定的加速优势。

具体实验代码可以通过Github获得

以上就是python 为什么map比for循环快的详细内容,更多关于python map和for循环的资料请关注我们其它相关文章!

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