实验结论

  • 如果需要在循环结束后获得结果,推荐列表解析;
  • 如果不需要结果,直接使用for循环, 列表解析可以备选;
  • 除了追求代码优雅和特定规定情境,不建议使用map

如果不需要返回结果

这里有三个process, 每个任务将通过增加循环提高时间复杂度

	def process1(val, type=None):
chr(val % 123) def process2(val, type):
if type == "list":
[process1(_) for _ in range(val)]
elif type == "for":
for _ in range(val):
process1(_)
elif type == "map":
list(map(lambda _: process1(_), range(val))) def process3(val, type):
if type == "list":
[process2(_, type) for _ in range(val)]
elif type == "for":
for _ in range(val):
process2(_, type)
elif type == "map":
list(map(lambda _: process2(_, type), range(val)))

然后通过三种循环方式,去依次执行三种任务

	def list_comp():
[process1(i, "list") for i in range(length)]
# [process2(i, "list") for i in range(length)]
# [process3(i, "list") for i in range(length)] def for_loop():
for i in range(length):
process1(i, "for")
# process2(i, "for")
# process3(i, "for") def map_exp():
list(map(lambda v: process1(v, "map"), range(length)))
# list(map(lambda v: process2(v, "map"), range(length)))
# list(map(lambda v: process3(v, "map"), range(length)))





从上述的图像中,可以直观的看到, 随着任务复杂度的提高以及数据量的增大,每个循环完成需要的时间也在增加,

但是map方式花费的时间明显比其他两种要更多。 所以在不需要返回处理结果时,选择标准for或者列表解析都可以。

因为标准for循环和列表解析方式在循环任务复杂度逐渐提高的情况下,处理时间基本没有差异。

需要返回结果

这里有三个task, 每个任务将通过增加循环提高时间复杂度

	def task1(val, type=None):
return chr(val % 123) def task2(val, type):
if type == "list":
return [task1(_) for _ in range(val)]
elif type == "for":
res = list()
for _ in range(val):
res.append(task1(_))
return res
elif type == "map":
return list(map(lambda _: task1(_), range(val))) def task3(val, type):
if type == "list":
return [task2(_, type) for _ in range(val)]
elif type == "for":
res = list()
for _ in range(val):
res.append(task2(_, type))
return res
elif type == "map":
return list(map(lambda _: task2(_, type), range(val)))

然后通过三种循环方式,去依次执行三种任务

	def list_comp():
# return [task1(i, "list") for i in range(length)]
return [task2(i, "list") for i in range(length)]
# return [task3(i, "list") for i in range(length)] def for_loop():
res = list()
for i in range(length):
# res.append(task1(i, "for"))
res.append(task2(i, "for"))
# res.append(task3(i, "for"))
return res def map_exp():
# return list(map(lambda v: task1(v, "map"), range(length)))
return list(map(lambda v: task2(v, "map"), range(length)))
# return list(map(lambda v: task3(v, "map"), range(length)))





从上述的图像中,可以直观的看到, 随着任务复杂度的提高以及数据量的增大,每个循环完成需要的时间也在增加,

但是明显看出, 使用list_comp列表解析在, 循环需要返回处理结果的每次任务中都表现的很好,基本快于其他两种迭代方式。

而标准for循环和map方式在循环任务复杂度逐渐提高的情况下,处理时间基本没有差异。

为什么普遍认为map比for快?

我认为可能跟处理的数据量有关系,大部分场景下,使用者只测试了少量的数据(100W以下,比如这篇文章,就是数据量比较少,导致速度的区别不明显),在少量的数据集下,我们确实看到了map方式比for循环快,甚至有时候比列表解析还稍微快一点,但是当我们逐渐把数据量增加原来的100倍,这时候差距的凸现出来了。

如上图,在小数据集上(100W-1KW之间), 三者消耗的时间差不多相等,但是用map方式遍历和处理,还是有一定的加速优势。

具体实验代码可以通过Github获得

[Python3]为什么map比for循环快的更多相关文章

  1. Map<String, String>循环遍历的方法

    Map<String, String>循环遍历的方法 Map<String, String>循环遍历的方法 Map<String, String>循环遍历的方法 下 ...

  2. Python3 字典(map)

    ayout: post title: Python3 字典(map) author: "luowentaoaa" catalog: true tags: mathjax: true ...

  3. Python2与Python3的map()

    1. map()函数 Python2中,map(func, seq1[,seq2[...[,seqn)将func作用于seq*的每个序列的索引相同的元素,并最终生成一个[func(seq1[0], s ...

  4. forkjoin及其性能分析,是否比for循环快?

    最近看了网上的某公开课,其中有讲到forkjoin框架.在这之前,我丝毫没听说过这个东西,很好奇是什么东东.于是,就顺道研究了一番. 总感觉这个东西,用的地方很少,也有可能是我才疏学浅.好吧,反正问了 ...

  5. 解决Python3下map函数的显示问题

    今天小编就为大家分享一篇解决Python3下map函数的显示问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助.一起跟随小编过来看看吧map函数是Python里面比较重要的函数,设计灵感来自于函数式编程.P ...

  6. Python3下map函数的显示问题

    map函数是Python里面比较重要的函数,设计灵感来自于函数式编程.Python官方文档中是这样解释map函数的: map(function, iterable, ...) Return an it ...

  7. java中对map使用entrySet循环

    根据JDK5的新特性,用For循环Map,例如循环Map的Key 1 2 3 for(String dataKey : paraMap.keySet())   {       System.out.p ...

  8. python3学习笔记十(循环语句)

    参考http://www.runoob.com/python3/python3-loop.html 循环语句 while循环 # !/usr/bin/env python3 n = 100 sum = ...

  9. map和list循环遍历

    //map遍历(zmm是实体类) Map<String, zmm> maps = new HashMap<String, zmm>(); //给map存值: maps.put( ...

随机推荐

  1. 使用Codemirror打造Markdown编辑器

    前几天突然想给自己的在线编译器加一个Markdown编辑功能,于是花了两三天敲敲打打初步实现了这个功能. 一个Markdown编辑器需要有如下常用功能: 粗体 斜体 中划线 标题 链接 图片 引用 代 ...

  2. 视频文件自动转rtsp流

    最近碰到一个项目需要用到 rtsp 视频流做测试, 由于真实环境的 摄像头 并不能满足需求,故尝试了一下用本地视频文件转换成rtsp视频流做测试,记录一下~ 采用方案: Docker + EasyDa ...

  3. Maxim实时时钟芯片设计指南5791-关于编写健壮的实时时钟控制代码的提示

    用DS12C887设计一个万年历,虽然反复查看说明书,还是出各种的错误. 因此,从美信官网查询资料,翻译的不太通,凑合着对照看. 原文链接 Tips for Writing Bulletproof R ...

  4. RHCSA 第一题 修改root密码

    题目要求 请修改系统的root帐号密码为redhat,确保能够使用root帐号登录系统.说明:server0 的IP为172.25.0.11/24desktop0的IP为172.25.0.10/24 ...

  5. Linux下ffmpeg交叉编译

    1 获取源代码 git clone -b "branch" https://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git "branch" 可以是以下的m ...

  6. JavaWeb实战:报价计算系统(layui+tomcat+cookie实现)

    JavaWeb实战:报价计算系统(layui+tomcat+cookie实现) 系统概述: 该系统是文物物流公司的一个小功能模块,用于帮助用户计算运费.点击查看实际效果 系统文档: 添加展品: 在表单 ...

  7. 【poj 2406】Power Strings 后缀数组DC3模板 【连续重复子串】

    Power Strings 题意 给出一个字符串s,求s最多由几个相同的字符串重复而成(最小循环节的重复次数) 思路 之前学习KMP的时候做过. 我的思路是:枚举字符串的长度,对于当前长度k,判断\( ...

  8. [hdu4358]树状数组

    思路:用一个数组记录最近k次的出现位置,然后在其附近更新答案.具体见代码: #pragma comment(linker, "/STACK:10240000,10240000") ...

  9. Angular 初体验

    事情起源当初一个简单的截屏然后推流出去的工具,这个工具当初我用winform简单实现了下,然后因公司业余,添加许多程序包,需要自动管理这些程序包,包含下载更新上传等,以及与后台交互,学生老师提醒,自动 ...

  10. pyppteer下

    目录 启动pyppteer 切图 获取响应头,响应头状态,cookies 获取当前页面标题 获取页面html 第一种:获取整个页面html 第二种:只获取文本 注入JS,控制上下滚动 选择器 获取元素 ...