Q1 - 以下是 generator expression 或 set comprehension 的 set()？ (或者它们是否相同？如果是这样，list 和 dict 理解是否也在生成器上相应的类型转换？)
my_set = {x for x in range(10)}
Q2 - 评估是否考虑重复值，然后通过应用 set() 删除它们？
dup_set = {x for x in [0, 1, 2, 0, 1, 2]}
理解的执行(速度方面)是否优于常规 for 循环？
更新 - 我尝试使用 timeit 进行速度比较。我不确定我是否对此只是(公平)。
C:\>python -m timeit "s = set()" "for x in range(10):" "
s.add(x)"
100000 loops, best of 3: 2.3 usec per loop
C:\>python -m timeit "s = {x for x in range(10)}"
1000000 loops, best of 3: 1.68 usec per loop
现在，使用一些条件
C:\>python -m timeit "s = set()" "for x in range(10):" "
if x%2: s.add(x)"
100000 loops, best of 3: 2.27 usec per loop
C:\>python -m timeit "s = {x for x in range(10) if x%2}"
1000000 loops, best of 3: 1.83 usec per loop
那么，有相当大的区别，是不是因为在 c 中硬编码的功能？
最佳答案
Q1:是的，是的，是的，是的。或者至少他们的行为是这样的。如果您查看字节码，情况会有所不同。让我们反汇编这段代码(Python 2.7):
def list_comp(l):
return [x+1 for x in l]
def dict_comp(l):
return {x+1:0 for x in l}
def set_comp(l):
return {x+1 for x in l}
def generator(l):
return (x+1 for x in l)
这是你得到的:
Disassembly of list_comp:
2 0 BUILD_LIST 0
3 LOAD_FAST 0 (l)
6 GET_ITER
>> 7 FOR_ITER 16 (to 26)
10 STORE_FAST 1 (x)
13 LOAD_FAST 1 (x)
16 LOAD_CONST 1 (1)
19 BINARY_ADD
20 LIST_APPEND 2
23 JUMP_ABSOLUTE 7
>> 26 RETURN_VALUE
Disassembly of dict_comp:
5 0 LOAD_CONST 1 (<code object <dictcomp> at 029DEE30)
3 MAKE_FUNCTION 0
6 LOAD_FAST 0 (l)
9 GET_ITER
10 CALL_FUNCTION 1
13 RETURN_VALUE
Disassembly of set_comp:
8 0 LOAD_CONST 1 (<code object <setcomp> at 029DECC8)
3 MAKE_FUNCTION 0
6 LOAD_FAST 0 (l)
9 GET_ITER
10 CALL_FUNCTION 1
13 RETURN_VALUE
Disassembly of generator:
11 0 LOAD_CONST 1 (<code object <genexpr> at 02A8FD58)
3 MAKE_FUNCTION 0
6 LOAD_FAST 0 (l)
9 GET_ITER
10 CALL_FUNCTION 1
13 RETURN_VALUE
字典理解、集合理解和生成器的字节码几乎相同。它们都加载一个代码对象( <dictcomp> 、 <setcomp> 或 <genexpr> )，然后从中创建一个可调用函数。列表理解是不同的，因为它生成与您的列表理解相对应的字节码。这次它是经过解释的，因此不是原生的。
Q2: 它并没有真正考虑重复值，因为它创建了对您提供的列表的理解。然后它使用理解创建集合。
关于计时: List/Dict/Set 理解往往比其他任何东西都快。即使它们被解释，生成的字节码也会针对大多数情况进行优化，使用特殊的字节码指令，如 SET_ADD , LIST_APPEND或 MAP_ADD .
关于python - python 集合理解如何工作？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20496536/
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