使用结果值或函数附加到 Python 中的列表中答案

【问题标题】：append in a list in Python using result value or a function使用结果值或函数附加到 Python 中的列表中
【发布时间】：2013-03-10 17:49:35
【问题描述】：

从性能和编码风格的角度来看，这两种方法是否等效？

def foo(n):
    return n*2

# case 1 with ".append(function())"

mylist = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result = list()
for l in mylist:
    result.append(foo(l))

# case 2 ".append(result)"

mylist = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result = list()
for l in mylist:
    r = foo(l)
    result.append(r)

【问题讨论】：

解决方案1更具可读性和紧凑性，但基本上没人关心。
性能 = ，编码 != 首先更好，但 Python 支持更好的方法..

标签： python optimization coding-style

【解决方案1】：

您的方法或多或少是等效的；选项 2 做了一点更多的工作；它必须对临时变量进行额外的存储和名称查找。实际上，差异很小，您应该更关注代码的可读性而不是过早的优化。

对于您的特定示例，您最好使用列表理解：

result = [foo(l) for l in mylist]

列表推导式在 C 代码中构造列表，不必在每次循环迭代时查找 .append() 方法。

【讨论】：

谢谢 Martijn。我的问题是理论多于实践。通常我使用第一种情况。
很抱歉提出了额外的问题，但为什么 C 或 C++ 比 Python 等其他语言更快？
@Gianni：因为 C 和 C++ 可以编译为机器代码，所以在代码结构和类型系统的刚性方面做出了非常不同的决定。最后，您在哪些方面更有效率，是什么让您更快地创建解决方案？
@Gianni：鉴于此，this answer 关于 Google 为什么使用 Python 很有趣。
看看numpy，scipy，或者pandas；所有使特定分析工作更快的库，同时仍为您提供 Python 的强大功能来控制这一切。

【解决方案2】：

我认为它们是相同的，但最好的选择是 map(foo, mylist) - 即使从性能的角度来看，append 也会导致列表调整大小，这需要额外的时间

【讨论】：

在 python 3 中，map() 将返回一个迭代器；如果您一直需要一个列表，列表理解案例仍然可以胜过list(map(..))。
关于 Python 3 的这一点你是对的。我认为 list(imap(..)) 和 map(..) 之间的性能差异很难注意到，特别是对于比某些（不大）X 更长的列表。另外对于 Python 2.x 的优势可能在 map 方面
是的，对于 OP 中的特定示例输入，Python 2 中的 map()略快。但是，对于 long 列表，列表推导式会胜出，因为它可以更有效地构建结果列表。
您确定该列表的构建方式与列表理解不同吗？直观地说，这应该以完全相同的方式工作 - 理解被转换为生成器，它是新列表的基础......
列表推导确实不使用生成器，实际上。 map() 和列表推导式都有专门的 C 代码来构建列表。我使用timeit 模块来比较两种方法的性能。

【解决方案3】：

仅删除临时分配可能会获得一些性能提升，但请记住，过早优化是邪恶的，微优化不值得努力

当然还有更好的方法，例如

列表理解

mylist = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result = [n*2 for n in mylist]

【讨论】：

谢谢阿比吉特。为什么“过早的优化是邪恶的”？我到处读这句话！！！
@Gianni 你应该首先担心代码的清晰度和健壮性

【解决方案4】：

result = [foo(i) for i in mylist]

是你想要的。

【讨论】：