python - Python 迭代哪种方法更快？

Question

我正在根据不等于 None 的特定值从一个大型旧列表创建一个新列表。哪种迭代方法更快？

选项 1:

new_list = []
for values in old_list:
   if values[4] is not None:
       new_list.append(values[4])

选项 2:

new_list = [x for x in old_list if x[4] is not None]

Answer 1

尝试timeit两者。

但第二个是广泛known to be faster .

基本上 map 比 list comprehension 快，list comprehension 比 for loop 快。

网络上有大量关于这个主题的文献。

编辑:

我 promise 更新会带来实际、有形的结果。这是代码。

import random
import timeit

old_list = [ random.randint(0, 100000) for i in range(0, 100) ]


def floop(old_list):
    new_list = []
    for value in old_list:
        new_list.append(value)
    return new_list


def lcomp(old_list):
    new_list = [ value for value in old_list ]
    return new_list


if __name__=='__main__':
    results_floop = timeit.Timer('floop(old_list)', "from __main__ import floop, old_list").timeit()
    results_lcomp = timeit.Timer('lcomp(old_list)', "from __main__ import lcomp, old_list").timeit()
    print("Function\t\tSeconds elapsed")
    print("For loop\t\t{}".format(results_floop))
    print("List comp\t\t{}".format(results_lcomp))

记住:timeit 循环调用函数 100 万次并打印耗时(以秒为单位)。像这样阅读执行 100 万次，用了 xx 秒。

这是结果。我认为他们自己会说话。

~/python » python3 lists.py
Function        Seconds elapsed
For loop        11.089475459069945
List comp       5.985794545034878