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Python:为什么列表理解比for循环慢

coder 2023-08-25 原文

本质上这些是相同的函数 - 除了列表理解使用 sum 而不是 x=0; x+= 因为不支持后者。为什么列表理解编译成慢 40%？ 

#list comprehension
def movingAverage(samples, n=3): 
    return [float(sum(samples[i-j] for j in range(n)))/n for i in range(n-1, len(samples))]

#regular
def moving_average(samples, n=3):
    l =[]
    for i in range(n-1, len(samples)):
        x= 0
        for j in range(n): 
            x+= samples[i-j]
        l.append((float(x)/n))
    return l

为了对示例输入进行计时，我使用了 [i*random.random() for i in range(x)]

的变体

最佳答案

您在列表理解中使用了生成器表达式:

sum(samples[i-j] for j in range(n))

生成器表达式需要在每次运行时创建一个新框架，就像函数调用一样。这是相对昂贵的。

您根本不需要使用生成器表达式；您只需要切片 samples 列表:

sum(samples[i - n + 1:i + 1])

您可以指定第二个参数，即 sum() function 的 start 值;将其设置为 0.0 以获得 float 结果:

sum(samples[i - n + 1:i + 1], 0.0)

这些变化共同产生了所有不同:

>>> from timeit import timeit
>>> import random
>>> testdata = [i*random.random() for i in range(1000)]
>>> def slow_moving_average(samples, n=3):
...     return [float(sum(samples[i-j] for j in range(n)))/n for i in range(n-1, len(samples))]
... 
>>> def fast_moving_average(samples, n=3):
...     return [sum(samples[i - n + 1:i + 1], 0.0) / n for i in range(n-1, len(samples))]
... 
>>> def verbose_moving_average(samples, n=3):
...     l =[]
...     for i in range(n-1, len(samples)):
...         x = 0.0
...         for j in range(n): 
...             x+= samples[i-j]
...         l.append(x / n)
...     return l
... 
>>> timeit('f(s)', 'from __main__ import verbose_moving_average as f, testdata as s', number=1000)
0.9375386269966839
>>> timeit('f(s)', 'from __main__ import slow_moving_average as f, testdata as s', number=1000)
1.9631599469939829
>>> timeit('f(s)', 'from __main__ import fast_moving_average as f, testdata as s', number=1000)
0.5647804250038462

关于Python:为什么列表理解比for循环慢，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27905965/

Pythonforsamplescoderangeperformancelist-comprehension

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