日常代码笔记,python的推导式&性能评估

写代码跟写作类似,需要不断地练习,不断地阅读,获得灵感,然后反复修改(重构)。写代码有代码补全工具,然后我们还是需要不断地练习、实验自己的新想法。

之前对python的推导式没有仔细去了解,今天抽空练习了下,顺路重构下以前代码里比较耗时的逻辑。以下为正文,分享给大家:

推导式comprehensions(又称解析式)。推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。 常用的比如列表推导式、字典推导式。

01

列表推导式

代替for循环处理list,而且速度还快很多。对比下for循环跟[ ]的方式,代码如下: 


 

import time


t1=time.time()

z=[]

for i in range(100000):

if i%2==0:

j=i+3

z.append(j)

t2=time.time()

print(t2-t1)

耗时0.015286922454833984


 

t1=time.time()

z=[i+3 for i in range(100000) if i%2==0]

t2=time.time()

print(t2-t1)

耗时 0.008960962295532227

除了从耗时上评估性能之外,还可以通过dis模块 获取到对应的 字节码指令 来评估。何为字节码指令? 指的是由一个字节长度的、代表着某种特定含义的数字(操作码,Opcode)以及跟随其后的零至多个代表此操作所需参数(操作数,Operands)而构成。

先来用代码实现下:


 

import dis


def f1():

z=[]

for i in range(10000):

if i%2==0:

j=i+3

z.append(j)

def f2():

z=[i+3 for i in range(10000) if i%2==0]

dis.dis(f1)

dis输出的字节码如下:


 

4 0 BUILD_LIST 0

2 STORE_FAST 0 (z)


5 4 SETUP_LOOP 46 (to 52)

6 LOAD_GLOBAL 0 (range)

8 LOAD_CONST 1 (10000)

10 CALL_FUNCTION 1

12 GET_ITER

>> 14 FOR_ITER 34 (to 50)

16 STORE_FAST 1 (i)


6 18 LOAD_FAST 1 (i)

20 LOAD_CONST 2 (2)

22 BINARY_MODULO

24 LOAD_CONST 3 (0)

26 COMPARE_OP 2 (==)

28 POP_JUMP_IF_FALSE 14


7 30 LOAD_FAST 1 (i)

32 LOAD_CONST 4 (3)

34 BINARY_ADD

36 STORE_FAST 2 (j)


8 38 LOAD_FAST 0 (z)

40 LOAD_ATTR 1 (append)

42 LOAD_FAST 2 (j)

44 CALL_FUNCTION 1

46 POP_TOP

48 JUMP_ABSOLUTE 14

>> 50 POP_BLOCK

>> 52 LOAD_CONST 0 (None)

54 RETURN_VALUE

同样,也对列表推导式,输出字节码:


 

def f2():

z=[i+3 for i in range(10000) if i%2==0]


dis.dis(f2)

对比下方的字节码跟上文的f1的字节码长度,f2在操作步骤上就少很多。


 

10 0 LOAD_CONST 1 (<code object <listcomp> at 0x10bb6c420)

2 LOAD_CONST 2 ('f2.<locals>.<listcomp>')

4 MAKE_FUNCTION 0

6 LOAD_GLOBAL 0 (range)

8 LOAD_CONST 3 (10000)

10 CALL_FUNCTION 1

12 GET_ITER

14 CALL_FUNCTION 1

16 STORE_FAST 0 (z)

18 LOAD_CONST 0 (None)

20 RETURN_VALUE

02

字典推导式

可以方便的用来交换键名与键值,如下:


 

mix = {'m': 300, 'i': 500,'x':1000}

lab = {v: k for k,v in mix.items()}

print(lab)

# {300:"m",500:"i",1000:"x"}

03

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