从 python 中的可调用或 lambda 填充列表或元组答案

【问题标题】：Populate list or tuple from callable or lambda in python从 python 中的可调用或 lambda 填充列表或元组
【发布时间】：2012-02-01 00:06:43
【问题描述】：

这是我最近经常遇到的问题。谷歌似乎没有答案，所以我把它带给堆栈溢出的好人。

我正在寻找一种简单的方法来使用函数的输出填充列表。像这样的：

fill(random.random(), 3) #=> [0.04095623, 0.39761869, 0.46227642]

这是我发现的其他方法。但我对它们并不满意，因为它们似乎效率低下。

results = []
for x in xrange(3): results.append(random.random())
#results => [0.04095623, 0.39761869, 0.46227642]

和

map(lambda x: random.random(), [None] * 3)
#=> [0.04095623, 0.39761869, 0.46227642]

建议？

感谢您的所有回答。我知道还有一种更像 python 的方式。

还有效率问题...

$ python --version
Python 2.7.1+
$ python -m timeit "import random" "map(lambda x: random.random(), [None] * 3)"
1000000 loops, best of 3: 1.65 usec per loop
$ python -m timeit "import random" "results = []" "for x in xrange(3): results.append(random.random())"
1000000 loops, best of 3: 1.41 usec per loop
$ python -m timeit "import random" "[random.random() for x in xrange(3)]"
1000000 loops, best of 3: 1.09 usec per loop

【问题讨论】：

map 和 filter 如果知道列表推导是没用的...
“因为它们似乎效率低下”？你用timeit测量了什么？
响应 timeit 测量：您测量的是初始开销。 对于 n=3，所有算法都很快。尝试 300 或 3000 以更好地了解性能。另请注意，一个好的 Python 实现（例如 PyPy）可能会内联所有变体并执行相同的代码。

标签： python arrays list tuples callable

【解决方案1】：

   list =  [random.random() for i in xrange(3)]
   list =  [random.random() for i in [0]*3]
   list =  [i() for i in [random.random]*3]

或者：

  fill =lambda f,n: [f() for i in xrange(n)]
  fill(random.random , 3 ) #=> [0.04095623, 0.39761869, 0.46227642]

【讨论】：

【解决方案2】：

list comprehension 怎么样？

[random.random() for x in xrange(3)]

此外，在许多情况下，您只需要这些值一次。在这些情况下，最好使用 generator expression 即时计算值并且不需要内存分配：

results = (random.random() for x in xrange(3))
for r in results:
   ...
# results is "used up" now.
# We could have used results_list = list(results) to convert the generator

顺便说一句，在 Python 3.x 中，xrange 已被 range 替换。在 Python 2.x 中，range 分配内存并预先计算所有值（如列表推导式），而 xrange 即时计算值而不分配内存（它是一个生成器）。

【讨论】：

【解决方案3】：

为什么你认为它们效率低？

还有另一种方法，列表理解

listt= [random.random() for i in range(3)]

【讨论】：

【解决方案4】：

更通用的东西...

from random import random

fill = lambda func, num: [func() for x in xrange(num)]
# for generating tuples:
fill = lambda func, num: (func() for x in xrange(num))


# then just call:
fill(random, 4)
# or...
fill(lambda : 1+2*random(), 4)

【讨论】：

【解决方案5】：

列表理解可能是最清楚的，但对于itertools afficionado：

>>> list(itertools.islice(iter(random.random, None), 3))
[0.42565379345946064, 0.41754360645917354, 0.797286438646947]

对timeit 的快速检查表明，对于超过 10 个项目，itertools 版本的速度稍快一些，但仍然可以使用您认为最清楚的任何内容：

C:\Python32>python lib\timeit.py -s "import random, itertools" "list(itertools.islice(iter(random.random, None), 10))"
100000 loops, best of 3: 2.93 usec per loop

C:\Python32>python lib\timeit.py -s "import random, itertools" "[random.random() for _ in range(10)]"
100000 loops, best of 3: 3.19 usec per loop

【讨论】：