函数和函数参数列表

Question

我对这篇文章here中描述的一些zipmap选项的性能感到惊讶。

（我在这里还是新手，所以我无法对该主题发表评论）。

尤其是我感兴趣的列表理解比较：

[f(x) for f,x in zip(functions, values)] 

到地图调用：

map(lambda f,x: f(x), functions, values) 

我听说拉姆达是昂贵的，但不会映射涉及更少的函数调用？

谢谢！

Answer 1

首先，对性能的可读性 - 除非你能证明这是你的程序的瓶颈，否则可以使用更易读的列表理解。

如果是一个瓶颈，然后做一些性能测试（见the timeit module） - 但除非所有的功能都微不足道，但它可能会不太重要方式。

做一个快速测试：

python -m timeit -s "functions = [lambda x: x+y for y in range(1000)]" -s "values = list(range(1000))" "[f(x) for f,x in zip(functions, values)]" 
1000 loops, best of 3: 207 usec per loop 

python -m timeit -s "functions = [lambda x: x+y for y in range(1000)]" -s "values = list(range(1000))" "list(map(lambda f,x: f(x), functions, values))" 
1000 loops, best of 3: 315 usec per loop 

如果你想生成器表达式：

python -m timeit -s "functions = [lambda x: x+y for y in range(1000)]" -s "values = list(range(1000))" "list(f(x) for f,x in zip(functions, values))" 
1000 loops, best of 3: 250 usec per loop 

而且使用Python 2.x的旧风格的地图产生的列表马上的完整性（相当于列表理解的例子）：

python2 -m timeit -s "functions = [lambda x: x+y for y in range(1000)]" -s "values = list(range(1000))" "map(lambda f,x: f(x), functions, values)" 
1000 loops, best of 3: 234 usec per loop 

我们可以看到列表compr无论如何，ehension赢得了表演。