python中填充列表的“for循环”的速度随着每次迭代而变慢答案

【问题标题】：the speed of a "for loop" in python populating a list is getting slower with each iterationpython中填充列表的“for循环”的速度随着每次迭代而变慢
【发布时间】：2019-08-06 11:50:48
【问题描述】：

我正在使用 for 循环在 python 中填充大量列表：

随着每次迭代，速度越来越慢。

tdif=[0]*316
for i in tnrange(len(list_ngrams2)):
    store=[]
    for value in list_ngrams2[i]:  
        if  value in features:
            store.append(value)
    tdif[i]=store

列表推导也有同样的问题：

tdif=[value for lst in list_ngrams2 for value in lst if value in features]

Run-time analysis

那么如何加快速度呢？

enter image description here

【问题讨论】：

你的问题是什么？
如何加快速度？
您没有向我们提供几乎足够的信息来提供帮助。什么是list_ngrams2，什么是tqdm，什么是features？您绝对需要tdif 作为列表吗？你的 for 循环和列表理解甚至不等价（np.array 在后者中被调用）。
list_ngrams2 是 3 克（元组）列表的列表。我想创建相同的元组列表列表，但只创建那些包含在特征列表中的列表。
@RobStreeting 它由for 循环设置。我怀疑tnrange() 应该只是range()。

标签： python list performance loops for-loop

【解决方案1】：

表示为列表推导——假设它不需要限制或填充到 tdif 中的 316 个元素：

features_set = set(features)
tdif = [
    [value for value in values if value in features_set]
    for values in list_ngrams2
]

【讨论】：