Python列表函数或列表推导式

Question

有人能否解释一下这两种创建列表的方式之间的区别？ 它们是同样的东西吗？ 如果不是，我应该使用哪一个？

squares1 = [x**2 for x in range(1, 11)]
squares2 = list(x**2 for x in range(1, 11))

- Oppac

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为什么这很重要呢？虽然99%的情况下这些微小的差别并不重要。一般来说，我更喜欢使用list(map(math.pow, range(1, 11), repeat(2)))，但这主要是个人口味问题。 - Reut Sharabani

我认为第一个是列表推导式，而第二个是 Python 提供的 lambda 表达式的一部分。我相信大多数人喜欢列表推导式而不是 lambda，但我无法在这里提供任何技术细节。 - The Fool

列表推导式不会预先分配完全所需的内存。它们基本上像带有附加操作的for循环一样工作，这会过度分配内存。 - juanpa.arrivillaga

@TheFoom 第二个 o 与 lambda 没有关系，它是一个生成器表达式，会被实例化为一个列表。 - juanpa.arrivillaga

@juanpa.arrivillaga 哦，谢谢 :) 我又学到了一点。所以我猜就像下面的真正答案一样，主要区别在于懒惰与渴望？ - The Fool

Answer 1

从下面可以看出，它们的性能略有不同：

squares1 = [x**2 for x in range(1, 11)]

每次循环平均需要 3.07 微秒，标准差为 70 纳秒 (7 次运行，每次循环执行 100000 次)

squares2 = list(x**2 for x in range(1, 11))

每次循环的平均值为3.65微秒，标准差为35.6纳秒（7次运行，每次循环100000次）

这可能主要是因为在case 1中同时迭代和生成列表值。

在case 2中，您会在迭代过程中生成值，然后在结束时将其转换为列表，并将其存储为给定变量。

- Inder

Answer 2

我认为，第一种方法是直接通过列表推导式将squares1初始化为列表。

另一种方法首先创建生成器类对象，然后将其转换为列表。我认为第一种方法更有效率。

虽然列表和生成器之间有一些小差异，但就我的知识和经验而言，列表可以更快地完成工作，而生成器则可以惰性地产生单个结果以供每次迭代使用。对于大多数任务，我建议选择列表。

- Amit Prafulla

Answer 3

第一种方法更快。这是因为当它们被编译成字节码时，第一种方法变成了

0  LOAD_CONST               0 (<code object <listcomp> at 0x7fc95aea9ed0, file "<dis>", line 1>)
2  LOAD_CONST               1 ('<listcomp>')
4  MAKE_FUNCTION            0
6  LOAD_NAME                0 (range)
8  LOAD_CONST               2 (1)
10 LOAD_CONST               3 (11)
12 CALL_FUNCTION            2
14 GET_ITER
16 CALL_FUNCTION            1
18 RETURN_VALUE

第二个变成

0  LOAD_NAME                0 (list)
2  LOAD_CONST               0 (<code object <genexpr> at 0x7fc95aea9ed0, file "<dis>", line 1>)
4  LOAD_CONST               1 ('<genexpr>')
6  MAKE_FUNCTION            0
8  LOAD_NAME                1 (range)
10 LOAD_CONST               2 (1)
12 LOAD_CONST               3 (11)
14 CALL_FUNCTION            2
16 GET_ITER
18 CALL_FUNCTION            1
20 CALL_FUNCTION            1
22 RETURN_VALUE

这意味着第二种方法需要多两个指令，使其变慢，即使只是微小的变化。

在我的笔记本电脑上，第一种方法的一百万次迭代需要4.651秒，而第二种方法的一百万次迭代需要5.483秒。

- dangee1705

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这两个指令并不是导致它变慢的原因。它们只会在迭代中出现一次，而不是每次迭代都出现。减速的原因是在一般情况下，对生成器进行迭代是很慢的，并且您每个项目都有两个调用next的呼叫，最终进入您的列表。 - juanpa.arrivillaga

Answer 4

在第一个例子中，你使用了列表推导式的语法。这是在Python中将某个函数映射到列表的最快方法。

而在第二个例子中，你创建了一个生成器。generator

(x**2 for x in range(1000))

将其立即发送到list()函数。在您的情况下几乎没有区别，因为您获得相同的列表并且执行时间几乎相同。

%%timeit
[i**2 for i in range(1000)]

Out:
170 µs ± 774 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

%%timeit
list(i**2 for i in range(1000))

Out:
187 µs ± 2.45 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

但我不确定两种情况下的内存使用情况-看起来它们是一样的。

- Mikhail Stepanov